Python-OpenCV运动物体检测
【摘要】 运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。
Demo在实现的过程中,首先需要设置“背景帧”,通过捕获连续帧,比较“背景帧”与其它帧之间的差异,这种方法检测结果还是挺不错的,但是若在室外,光线的变化就会引起误检测,具有局限性和干扰性。
Demo...
运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。
Demo在实现的过程中,首先需要设置“背景帧”,通过捕获连续帧,比较“背景帧”与其它帧之间的差异,这种方法检测结果还是挺不错的,但是若在室外,光线的变化就会引起误检测,具有局限性和干扰性。
Demo运行效果如下:
Demo实现如下:
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import cv2
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import numpy as np
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camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
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# 判断视频是否打开
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if (camera.isOpened()):
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print('Open')
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else:
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print('摄像头未打开')
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# 测试用,查看视频size
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size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_W
文章来源: handsome-man.blog.csdn.net,作者:不脱发的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:handsome-man.blog.csdn.net/article/details/82945828
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