基于opencv的cv2模块实现

  1. '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
  2. >>文件: iot_client.py
  3. >>作者: liu yang
  4. >>邮箱: liuyang0001@outlook.com
  5. >>博客: www.cnblogs.com/liu66blog
  6. >>博客: liuyang1.club (抱歉,域名备案中,稍后恢复访问)
  7.  
  8. '''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
  9.  
  10. #!/usr/bin/env python
  11. # -*- coding: utf-8 -*-
  12.  
  13. import cv2
  14. import numpy as np
  15. import easygui
  16. import datetime
  17. from twilio.rest import Client
  18.  
  19. # 打开摄像头
  20. camera= cv2.VideoCapture(0)
  21. # 如果摄像头打开失败
  22. if camera.isOpened() == False:
  23. # 给与友好性提示
  24. easygui.msgbox("\n\n\n\n\n\n 请保证摄像头可以正常被打开,请检查硬件后重新运行",title='提示框',ok_button='确定')
  25. # 得到摄像头的图像尺寸
  26. size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
  27. int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
  28. # 打印尺寸
  29. print('size:'+repr(size))
  30. es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,4))
  31. kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
  32. background = None
  33. flag = 0
  34. while True:
  35. # 有没有检测到的文本
  36. text = "Undetected"
  37. # 读取摄像头的参数
  38. grabbed , frame_lwpCV=camera.read()
  39. try:
  40. # 将图像转换为RGB
  41. gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
  42. # 将图像进行高斯滤波,去除噪点
  43. gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV,(25,25),3)
  44. except cv2.error:
  45. break
  46.  
  47. # 判断是否有标准的背景图,如果没有就将上面摄像头采集的第一帧的图像作为背景图
  48. if background is None:
  49. background = gray_lwpCV
  50. continue
  51. # 将两个图像进行比较
  52. diff = cv2.absdiff(background,gray_lwpCV)
  53. diff = cv2.threshold(diff,50,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
  54. # 进行3次膨胀
  55. diff = cv2.dilate(diff,es,iterations=3)
  56.  
  57. # 忽略掉一些很小的因素
  58. image , contours , hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  59. for c in contours:
  60. # 如果变化的狂过小,则忽略
  61. if cv2.contourArea(c) < 2000:
  62. continue
  63. (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
  64. cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
  65. # 有物体闯入到背景中,以文本标记
  66. text = "Detected"
  67.  
  68. # 如果文本标记为无
  69. if text == "Undetected" :
  70. # 在图像上标出
  71. cv2.putText(frame_lwpCV,"Motion: {}".format(text),(10,20),
  72. cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,255,0),2)
  73. # 放置时间戳
  74. cv2.putText(frame_lwpCV,datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
  75. (10,frame_lwpCV.shape[0]-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.35,(0,255,0),2)
  76.  
  77. # 如果检测到
  78. if text == "Detected" :
  79. cv2.putText(frame_lwpCV,"Motion: {}".format(text),(10,20),
  80. cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,0,255),2)
  81. cv2.putText(frame_lwpCV,datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
  82. (10,frame_lwpCV.shape[0]-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.35,(0,255,0),2)
  83. # 蒋告警标志位置为1
  84. flag=1
  85.  
  86. # 判断告警标志位
  87. if flag == 1:
  88. # 接入一些接口,进行对用户的警示,微信,丁丁,短信 ...等等
  89. # 然后将标志位置为0
  90. pass
  91.  
  92. # 显示图像
  93. cv2.imshow('contours',frame_lwpCV)
  94. # 灰度图像的显示
  95. # cv2.imshow('dis',diff)
  96.  
  97. # 添加退出键--q
  98. # 按下退出本次监测
  99. key = cv2.waitKey(1) & 0xff
  100. if key == ord('q'):
  101. break
  102.  
  103. # 退出后释放摄像头
  104. camera.release()
  105. cv2.destroyAllWindows()
  106.  
  107. # 声明:该代码源于腾讯课堂-动脑学院-Python公开课,并加以适当修改

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