Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- detection_de_mouvement_avec_opencv_en_python [2019/02/13 17:27] – serge
+++ detection_de_mouvement_avec_opencv_en_python [2019/05/25 09:45] (Version actuelle) – [Un script simple mais pas efficace] serge
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 ====== Détection de mouvement avec opencv en python ======
-=====Un exemple de script valable pour OpenCV 3.4.5=====
+=====Ressources à étudier=====
-<code python>
+  * https://github.com/RobinDavid/Motion-detection-OpenCV
+  * https://stackoverflow.com/questions/3374828/how-do-i-track-motion-using-opencv-in-python
+  * https://stackoverflow.com/questions/40514508/opencv-detect-movement-in-python
+=====Dépendances=====
+Pour installer cv2.bgsegm et cv2.createBackgroundSubtractorGMG
+  sudo pip3 install opencv-contrib-python
+=====Un script simple mais pas efficace=====
+Sans imutils ! et valable pour OpenCV 3.4.5
+<file python motion_detection.py>
 #!/usr/bin/env python3
 # -*- coding: UTF-8 -*-
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 print("OpenCV version :  {0}".format(cv2.__version__))
-firstFrame = None
+def motion_detector(cam, flou, seuil_0, seuil_1, area, tempo):
-cap = cv2.VideoCapture(-1)
+    # Création des fenêtres
+    cv2.namedWindow('Ecart entre frame')
-while True:
+    cv2.namedWindow('Thresh')
+    cv2.namedWindow('Security Feed')
+    firstFrame = None
+    cap = cv2.VideoCapture(cam)
+    loop = 1
+    while loop:
         rval, frame = cap.read()
+        # Si la webcam à une image
         if rval:
+            # Conversion en gris
             gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-            gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
+            # Application d'un flou
+            gray = cv2.GaussianBlur(gray, (flou, flou), 0)
+            # Enregistrement d'une 1ère frame
             if firstFrame is None:
                 firstFrame = gray
             else:
-                frameDelta = cv2.absdiff(firstFrame, gray)
+                # Ecart entre les frames
-                thresh = cv2.threshold( frameDelta, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
+                delta = cv2.absdiff(firstFrame, gray)
+                # Seuil
+                thresh = cv2.threshold(delta, seuil_0, seuil_1, cv2.THRESH_BINARY)[1]
+                # Dilatation des zones
                 thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
+                # Contours des zones
                 cnts, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE,
                                                              cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+                # Affichage des contours
                 for c in contours:
-                    if cv2.contourArea(c) > 5000:
+                    if cv2.contourArea(c) > area:
+                        # Un rectangle incluant la zone
                         (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
                         cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
-                        cv2.imshow("Security Feed", frame)
+                        cv2.imshow("Ecart entre frame", delta)
                         cv2.imshow("Thresh", thresh)
-                        cv2.imshow("Frame Delta", frameDelta)
+                        cv2.imshow("Security Feed", frame)
-                        if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:
+                        # Echap pour quitter dans une fenêtre
+                        if cv2.waitKey(tempo) & 0xFF == 27:
                             loop = 0
-cv2.destroyAllWindows()
+    cv2.destroyAllWindows()
-</code>
+if __name__ == "__main__":
+    # Numero de webcam
+    CAM = 0
+    # Valeur de flou, impair
+    FLOU = 41
+    # Seuils sur le gris
+    SEUIL_0, SEUIL_1 = 60, 255
+    # Aire minimal avec différence de pixels
+    AREA = 5000
+    # Attente en ms entre 2 capture
+    TEMPO = 30
+    motion_detector(CAM, FLOU, SEUIL_0, SEUIL_1, AREA, TEMPO)
+</file>
 {{tag>opencv sb python}}