OpenCV가 파이썬에서 움직임을 감지합니다.

Question

내 목표는 IP 카메라 스트림의 특정 영역에서 움직임을 감지하는 것입니다. 필자는 작업 코드를 작성했지만 개인적인 이해를 기반으로합니다.

이 코드는 작동

import cv2 
import numpy as np 
import os 
import time 
import datetime 
import urllib 
import pynotify 

stream=urllib.urlopen('http://user:pass@192.168.198.120/video.mjpg') 
bytes='' 
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 

while True: 
    bytes+=stream.read(16384) 
    a = bytes.find('\xff\xd8') 
    b = bytes.find('\xff\xd9') 
    if a!=-1 and b!=-1: 
     jpg = bytes[a:b+2] 
     bytes= bytes[b+2:] 
     img = cv2.imdecode(np.fromstring(jpg, dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR) 
     rows,cols,c = img.shape 
     mask = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8) 
     roi_corners = np.array([[(940,220),(1080,240), (1080,310), (940,290)]], dtype=np.int32) 
     channel_count = img.shape[2] 
     ignore_mask_color = (255,)*channel_count 
     cv2.fillPoly(mask, roi_corners, ignore_mask_color) 
     masked_image = cv2.bitwise_and(img, mask) 

     fgmask = fgbg.apply(masked_image) 
     iii = fgmask[220:310,940:1080] 

     hist,bins = np.histogram(iii.ravel(),256,[0,256]) 

     black, white, cnt1, cnt2 = 0,0,0,0 


     for i in range(0,127): 
      black += hist[i] 
      cnt1+=1 
     bl = float(black/cnt1) 

     for i in range(128,256): 
      white += hist[i] 
      cnt2+=1 
     wh = float(white/cnt2) 

     finalResult = ((bl+1)/(wh+1))/10 

    if finalResult < 1.0: 
     pynotify.init("cv2alert") 
      notice = pynotify.Notification('Alert', 'Alert text') 
      try: 
       notice.show() 
      except gio.Error: 
       print "Error" 

,하지만 이해가되지 않는 한 잘, 나는 오른쪽에 흰색이며, 직접 값을 얻을 수 있었다,하지만 히스토그램의 왼쪽과 같은 몇 가지 "해킹"으로 검은 색 않았다 히스토그램 및 black/white 내가 원하는 결과를 제공합니다. 나는 이것이 옳지 않다는 것을 알고 있지만 ROI가 없으면 4-9의 결과를, 누군가이 ROI를 입력하면 0.5-2.0의 결과를 얻습니다.

내 질문은 여기입니다 : 히스토그램을 읽고 데이터를 비교하는 다른 방법이 있습니까? 문서를 읽는 것이 도움이되지 않습니다.

Answer 1

차동 이미지 그래서 차이 이미지는 두 이미지의 차이가 보여 두 이미지

의 뺄셈의 결과이다. 그 이미지로 당신은 움직임을 볼 수 있습니다.

다음 스크립트에서는 3 개의 연속 이미지에서 계산 된 차동 이미지를 사용합니다. 이 장점은 관심없는 배경이 결과에서 제거된다는 것입니다.

OpenCV는 absdiff()를 사용하여 두 이미지를 뺄 수있는 가능성을 제공합니다. 또한 두 이미지에 대한 논리 연산은 이미 으로 구현되었습니다. Bitwise_and() 메서드를 사용하여 최종 차분 이미지를 얻습니다. 파이썬에서 그것은 다음과 같습니다 : 우리는 우리의 기존 스크립트에 차동 이미지 기능을 가져오고있다해야 할

def diffImg(t0, t1, t2): 
    d1 = cv2.absdiff(t2, t1) 
    d2 = cv2.absdiff(t1, t0) 
    return cv2.bitwise_and(d1, d2) 

마지막 것은. 루프가 시작되기 전에 처음 3 개의 이미지 t_minus, t 및 t_plus를 읽고 색상 정보가 필요하지 않으므로 그레이 스케일 이미지로 변환합니다. 이러한 이미지를 사용하면 차동 이미지 계산을 시작할 수 있습니다. 차분 이미지를 보여준 후에는 가장 오래된 이미지를 제거하고 다음 이미지를 읽어야합니다. 마지막 스크립트는 다음과 같습니다

import cv2 

def diffImg(t0, t1, t2): 
    d1 = cv2.absdiff(t2, t1) 
    d2 = cv2.absdiff(t1, t0) 
    return cv2.bitwise_and(d1, d2) 

cam = cv2.VideoCapture(0) 

winName = "Movement Indicator" 
cv2.namedWindow(winName, cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE) 

# Read three images first: 
t_minus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
t = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

while True: 
    cv2.imshow(winName, diffImg(t_minus, t, t_plus)) 

    # Read next image 
    t_minus = t 
    t = t_plus 
    t_plus = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

    key = cv2.waitKey(10) 
    if key == 27: 
    cv2.destroyWindow(winName) 
    break 

print "Goodbye" 

Here you will find more elaborative answer, for what you are looking for.

Answer 2

움직임을 감지하는 한 가지 방법은 cv2.accumulateWeighted을 사용하여 장면의 실행 평균을 유지하는 것입니다. 그런 다음 장면의 변경 사항을 나타내는 이미지를 얻으려면 cv2.absdiff을 사용하여 모든 새 프레임을 평균값과 비교하십시오.

정확히 내 a video processing project에서 이것을 수행했습니다. 파일 diffavg1.py에서 누산기를 실행하고 diff를 수행하는 기본 루프를 확인하십시오.

(프로젝트 연구는 멀티 코어 CPU 아키텍처를 이용하여 실시간 비디오 프로세싱을 달성하기 위해, 그래서 이후 버전 diffavg2.py, diffavg3.py 및 diffavg4.py 점진적으로 더 높은 성능 구현하지만 기본 누산-DIFF 알고리즘은 동일하다.)