这篇教程opencv检测动态物体的实现写得很实用，希望能帮到您。
之前我在超市看到当有物体经过时，监控的屏幕边缘会出现绿框。感觉蛮有意思的。来用opencv试试能不能实现类似的效果。
我采用的检测动态物体的方法是，比较前后两帧图像，即当前画面与上一帧的画面出现了不同。我们把两帧画面进行比较。然后框选出运动的物体。我们还希望程序可以判断当前窗口到底有没有物体在运动。那么我们就需要添加一个状态。为了方便我们找到什么时间有物体移动，我打印出时间。
当我们的程序检测到移动的物体时，会捕捉到它的轮廓，添加一个外接整矩形框，返回x,y的坐标。当不返回坐标时，则意味着没有物体运动，我们通过坐标值来是否有物体移动。并打印出当时的本地时间。 源代码： import cv2import timeimport numpy as npdef videos(): cap = cv2.VideoCapture(1) #不设置是默认640*480，我们这里设置出来 cap.set(3, 640) cap.set(4, 480) img_num = 0 k = np.ones((3, 3), np.uint8) while True: success, img = cap.read() localtime = time.asctime(time.localtime(time.time())) if not img_num: # 这里是由于第一帧图片没有前一帧 previous = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_diff = cv2.absdiff(gray, previous) # 计算绝对值差 # previous 是上一帧图片的灰度图 thresh = cv2.threshold(gray_diff, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] mask = cv2.medianBlur(thresh, 3) close = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, k) cnts = cv2.findContours(close,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0] for c in cnts: area = cv2.contourArea(c) if area > 50: x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) if x>0: print("动",localtime) cv2.putText(img, localtime, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("x", close) cv2.imshow("Result", img) img_num += 1 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakvideos() 静：
动：
当有物体经过窗口时，控制台打印出了时间。这样便于我们在录制好的视频内查找。
为了方便，我在窗口左上角加入了时间和日期。 **注意!**必须把
localtime = time.asctime(time.localtime(time.time()))
放入主循环内，否则只返回调用的一瞬间的本地时间，不会程序持续。
也不可以使用time.sleep()来控制时间变化，这会影响我们视频的帧率
这个方法的弊端是当环境光线亮度变化过大时，返回的轮廓会产生变化，导致程序判断整个屏幕都在运动，这点仍需改进。 到此这篇关于opencv检测动态物体的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv检测动态物体内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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