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            EEPW首頁 > 嵌入式系統(tǒng) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 如何基于Dragonboard 410c開發(fā)板進(jìn)行USB攝像頭實(shí)現(xiàn)移動(dòng)偵測(cè)?

            如何基于Dragonboard 410c開發(fā)板進(jìn)行USB攝像頭實(shí)現(xiàn)移動(dòng)偵測(cè)?

            作者: 時(shí)間:2018-08-03 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            移動(dòng)偵測(cè)是常見的智能化視頻監(jiān)控手段之一,其通過判斷和識(shí)別移動(dòng)物體然后進(jìn)行拍照記錄可以有效的降低處理器的計(jì)算處理量,只需要在有移動(dòng)事件觸發(fā)的時(shí)候才進(jìn)行監(jiān)控和錄像,進(jìn)而避免監(jiān)控錄制和拍攝大量的無用的照片信息。今天本篇blog就帶大家用Python語言來簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)通過采集圖像進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè),偵測(cè)到有移動(dòng)物體后立即拍照保存。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201808/385322.htm


            首先還是搭建環(huán)境,這里在USB圖像采集blog中已經(jīng)進(jìn)行了說明,只需要將我們的、鼠標(biāo)和鍵盤鏈接到dragonbaord 410c上即可,如果你使用的是有線的USB鼠標(biāo)和鍵盤,USB鼠標(biāo)和攝像頭可以共用一個(gè)。

            搭建好環(huán)境后,我們就可以來進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè)程序的編寫了,同樣,這里我們直接上干貨,具體的代碼如下:

            #!/usr/bin/env python

            import cv2, sys

            import numpy as np

            # Constants

            DEVICE_NUMBER = 0

            FONT_FACES = [

            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

            cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,

            cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,

            cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,

            cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,

            cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,

            cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

            cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX

            ]

            #這次代碼是在前面的代碼的基礎(chǔ)上改進(jìn)的,因此這里保存了我們前面的代碼

            MOTION_THRESHOLD = 0.3

            #初始化web攝像頭

            vc = cv2.VideoCapture(DEVICE_NUMBER)

            # Check if the webcam init was successful

            if vc.isOpened(): # try to get the first frame

            retval, frame = vc.read()

            previous_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            else:

            sys.exit(1)

            #如果攝像頭初始化成功,可以成功讀取攝像頭數(shù)據(jù)則進(jìn)入到循環(huán)模式,循環(huán)處理攝像頭圖像幀

            while retval:

            # Define the frame which the webcam will show

            frame_show = frame

            # Convert frame to grayscale to make phase comparison

            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

            # Convert frames into floaTIng point

            f_frame = np.float32(frame)

            f_previous_frame = np.float32(previous_frame)

            # 構(gòu)建背景模型

            (dx,dy) = cv2.phaseCorrelate(f_frame,f_previous_frame)

            # Determine moTIon from the phase correlaTIon

            if abs(dx) > MOTION_THRESHOLD and abs(dy) > MOTION_THRESHOLD:

            #寫入文本信息

            font_typeface = FONT_FACES[5]

            font_scale = 2

            font_color = (0,0,255)

            font_weight = 5

            x = 0

            y = 50

            cv2.putText(frame_show, Motion!, (x,y), font_typeface, font_scale, font_color, font_weight)

            #顯示視頻

            cv2.imshow(DB410c Workshop #5: Motion Detection, frame_show)

            # Retain previous frame for comparison

            previous_frame = frame

            # 刷新進(jìn)入下一幀處理

            retval, frame = vc.read()

            # Exit program after waiting for a pressed key

            #設(shè)置停止退出按鍵

            if cv2.waitKey(1) == 27:

            break

            以上就是實(shí)現(xiàn)整個(gè)移動(dòng)偵測(cè)的Python代碼,非常簡(jiǎn)單的流程就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像頭采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)偵測(cè),如果大家有興趣還可以在上面進(jìn)行稍微的修改,就可以將該功能改為對(duì)移動(dòng)物體的識(shí)別和追蹤,這里后續(xù)blog中將進(jìn)一步向大家介紹。

            代碼寫好后,保存為monition.py,然后運(yùn)行python monition.py 就可以看到如下效果的監(jiān)測(cè),當(dāng)你的攝像頭移動(dòng)的時(shí)候系統(tǒng)會(huì)在視頻上顯示motion!表示移動(dòng)。



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