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PythonのWebCamモーションディテクタープログラム?


ここでは、ウェブカメラから取得した画像を分析し、動きを検出してウェブカメラのビデオの時間間隔をcsvファイルに保存するPythonプログラムを作成します。

必要なライブラリ

そのためにOpenCVとpandasライブラリを使用します。まだインストールされていない場合は、pipを使用して次のようにインストールできます。

$pip install opencv2, pandas

サンプルコード

#Import required libraries
import cv2
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

#Initialise variables
stillImage = None
motionImage = [ None, None ]
time = []

# Initializing the DataFrame with start and end time
df = pd.DataFrame(columns = ["start", "end"])

# Capturing video
video = cv2.VideoCapture(0)

while True:
   # Start reading image from video
   check, frame = video.read()
   motion = 0

   # Convert color image to gray_scale image
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
   if stillImage is None:
      stillImage = gray
      continue
   # Still Image and current image.
   diff_frame = cv2.absdiff(stillImage, gray)

   # change the image to white if static background and current frame is greater than 25.
   thresh_frame = cv2.threshold(diff_frame, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
   thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame, None, iterations = 2)
   # Finding contour and hierarchy from a moving object.
   contours,hierachy = cv2.findContours(thresh_frame.copy(),
      cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   for contour in contours:
      if cv2.contourArea(contour) < 10000:
         continue
      motion = 1
      (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)
   # Append current status of motion
   motionImage.append(motion)
   motionImage = motionImage[-2:]
   # Append Start time of motion
   if motionImage[-1] == 1 and motionImage[-2] == 0:
      time.append(datetime.now())

   # Append End time of motion
   if motionImage[-1] == 0 and motionImage[-2] == 1:
      time.append(datetime.now())
   # Displaying image in gray_scale
   cv2.imshow("Gray_Frame", gray)

   # Display black and white frame & if the intensity difference is > 25, it turns white
   cv2.imshow("Threshold Frame", thresh_frame)
   # Display colored frame
   cv2.imshow("Colored_Frame", frame)

   key = cv2.waitKey(1)
   # Press q to stop the process
   if key == ord('q'):
      if motion == 1:
         time.append(datetime.now())
      break

# Append time of motion
for i in range(0, len(time), 2):
   df = df.append({"Start":time[i], "End":time[i + 1]}, ignore_index = True)

# Creating a csv file in which time of movements will be saved
df.to_csv("FrameInMotion_time.csv")

video.release()

# close window
cv2.destroyAllWindows()

出力

PythonのWebCamモーションディテクタープログラム?

3つの異なるモード(グレースケール、カラー、白黒)でウェブカメラからの現在の動きを表示する3つの異なるウィンドウが表示されることがわかります。

また、Webカメラモーションの日時がcsvに保存され、csvからの出力は次のようになります。

FrameMotion_time.csv(出力)

start     end      End                            Start
0                  2019-02-21 18:10:59.718005     2019-02-21 18:08:35.791487

  1. 画像をぼかすOpenCVPythonプログラム?

    OpenCVは、画像処理に最適なPythonパッケージの1つです。また、信号にノイズが付随しているように、画像にも主にソース自体(カメラセンサー)からのさまざまな種類のノイズが含まれています。 Python OpenCVパッケージは、ぼかしとも呼ばれる画像スムージングの方法を提供します。これが、このセクションで行うことです。一般的な手法の1つは、画像のぼかしにガウスフィルター(Gf)を使用することです。これにより、画像のシャープなエッジが滑らかになり、ぼやけが最小限に抑えられます。 構文 cv.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, d

  2. OpenCVを使用して画像のエッジを検出するPythonプログラム

    この問題では、Pythonが画像またはビデオファイルのエッジを検出する方法を確認します。これを実現するには、OpenCVライブラリが必要です。 OpenCVライブラリは、主にコンピュータビジョン用に設計されています。オープンソースです。もともとはIntelによって設計されました。これは、オープンソースBSDライセンスの下で無料で使用できます。 OpenCV機能を使用するには、pip。を使用してダウンロードする必要があります。 OpenCVはNumpyモジュールをダウンロードします。それも必要になります。 sudo pip3 install opencv-python 入力として、この場