python opencv 检测移动物体并截图保存实例

最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了

# -*-coding:utf-8 -*-
__author__ = "ZJL"

import cv2
import time

# 保存截图
save_path = './img/'

# 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)

# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
print('Open')
else:
print('摄像头未打开')

# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
 int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))

# 帧率
fps = 5
# 总是取前一帧做为背景（不用考虑环境影响）
pre_frame = None

while(1):
start = time.time()
# 读取视频流
ret, frame = camera.read()
# 转灰度图
gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

if not ret:
 break
end = time.time()

cv2.imshow("capture", frame)

# 运动检测部分
seconds = end - start
if seconds < 1.0 / fps:
 time.sleep(1.0 / fps - seconds)
gray_lwpCV = cv2.resize(gray_lwpCV, (500, 500))
# 用高斯滤波进行模糊处理
gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)

# 如果没有背景图像就将当前帧当作背景图片
if pre_frame is None:
 pre_frame = gray_lwpCV
else:
 # absdiff把两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上面来
 img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_lwpCV)
 #threshold阈值函数(原图像应该是灰度图,对像素值进行分类的阈值,当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值,阈值方法)
 thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
 # 膨胀图像
 thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
 # findContours检测物体轮廓(寻找轮廓的图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似办法)
 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 for c in contours:
  # 设置敏感度
  # contourArea计算轮廓面积
  if cv2.contourArea(c) < 1000:
   continue
  else:
   print("出现目标物，请求核实")
   # 保存图像
   cv2.imwrite(save_path + str(time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S',time.localtime(time.time()))) + '.jpg', frame)
   break
 pre_frame = gray_lwpCV

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
  break

# release()释放摄像头
camera.release()
#destroyAllWindows()关闭所有图像窗口
cv2.destroyAllWindows()

想出现一个矩形框跟随移动物于是进行了改造，结果发现效果不是很理想，不能很好的框住移动目标，要么只框一部分，要么出现在移动目标附近，尴尬

# -*-coding:utf-8 -*-
__author__ = "ZJL"

import cv2
import time

# 保存截图
save_path = './img/'

# 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)

# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):
print('Open')
else:
print('摄像头未打开')

# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
 int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))

# 帧率
fps = 5
# 总是取前一帧做为背景（不用考虑环境影响）
pre_frame = None

while(1):
start = time.time()
# 读取视频流
ret, frame = camera.read()
# 转灰度图
gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

if not ret:
 break
end = time.time()

# 显示图像
# cv2.imshow("capture", frame)

# 运动检测部分
seconds = end - start
if seconds < 1.0 / fps:
 time.sleep(1.0 / fps - seconds)
gray_lwpCV = cv2.resize(gray_lwpCV, (500, 500))
# 用高斯滤波进行模糊处理
gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)

# 如果没有背景图像就将当前帧当作背景图片
if pre_frame is None:
 pre_frame = gray_lwpCV
else:
 # absdiff把两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上面来
 img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_lwpCV)
 #threshold阈值函数(原图像应该是灰度图,对像素值进行分类的阈值,当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值,阈值方法)
 thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
 # 膨胀图像
 thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
 # findContours检测物体轮廓(寻找轮廓的图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似办法)
 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 for c in contours:
  # 设置敏感度
  # contourArea计算轮廓面积
  if cv2.contourArea(c) < 1000:
   continue
  else:
   # 画出矩形框架,返回值x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
   (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
   # rectangle(原图,(x,y)是矩阵的左上点坐标,(x+w,y+h)是矩阵的右下点坐标,(0,255,0)是画线对应的rgb颜色,2是所画的线的宽度)
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
   # putText 图片中加入文字
   cv2.putText(frame, "now time: {}".format(str(time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S',time.localtime(time.time()))) ), (10, 20),
      cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
   print("出现目标物，请求核实")
   # 保存图像
   cv2.imwrite(save_path + str(time.strftime('％Y-％m-％d ％H:％M:％S',time.localtime(time.time()))) + '.jpg', frame)
   break
 pre_frame = gray_lwpCV

# 显示图像
 cv2.imshow("capture", frame)
 # cv2.imshow("Thresh", thresh)
 # 进行阀值化来显示图片中像素强度值有显著变化的区域的画面
 cv2.imshow("Frame Delta", img_delta)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
 break

# release()释放摄像头
camera.release()
#destroyAllWindows()关闭所有图像窗口
cv2.destroyAllWindows()

补充知识：基于python使用opencv监测视频指定区域是否有物体移动

缘由：车停车位，早上看到右后轮有很明显的干了的水渍，前一天下雨，车身其他位置没有如此显眼的水渍，不可能是前天雨水的水渍，仔细一看，从油箱盖一直往下，很明显，有某个X德的人故意尿在车上的，找物业拿到视频监控文件，自己看太费时间，于是。。。

思路：读取视频的关键帧，对比指定区域的数据，如果变化较大（排除环境光线变化），则有物体移动，截取当前帧保存备用。

行动：对于python处理视频不了解，找来找去，找到opencv，符合需求。

原来是个熊孩子小学生，上楼就到家了，这爹妈教也没管教说不能随地大小便么。

代码如下：

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# @author: sSWans
# @file: main.py
# @time: 2018/1/11 15:54

import os
import random
from _datetime import datetime

import cv2

path = 'F:\\111'

# 遍历目录下的视频文件
def get_files(fpath):
files_list = []
for i in os.listdir(fpath):
 files_list.append(os.path.join(fpath, i))
return files_list

# 视频处理
def process(file, fname):
# camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
camera = cv2.VideoCapture(file)
# 参数设置，监测矩形区域
rectangleX = 880 # 矩形最左点x坐标
rectangleXCols = 0 # 矩形x轴上的长度
rectangleY = 650 # 矩形最上点y坐标
rectangleYCols = 100 # 矩形y轴上的长度
KeyFrame = 17 # 取关键帧的间隔数，根据视频的帧率设置，我的视频是16FPS
counter = 1 # 取帧计数器
pre_frame = None # 总是取视频流前一帧做为背景相对下一帧进行比较

# 判断视频是否打开
if not camera.isOpened():
 print('视频文件打开失败！')

width = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print('视频尺寸（高，宽）:', height, width)

if rectangleXCols == 0:
 rectangleXCols = width - rectangleX
if rectangleYCols == 0:
 rectangleYCols = height - rectangleY
start_time = datetime.now()
print('{} 开始处理文件： {}'.format(start_time.strftime('％H:％M:％S'), fname))
while True:
 grabbed, frame_lwpCV = camera.read() # 读取视频流
 if grabbed:
  if counter ％ KeyFrame == 0:
   # if not grabbed:
   #  print('{} 完成处理文件： {} 。。。 '.format(datetime.now().strftime('％H:％M:％S'),fname))
   #  break
   gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图
   gray_lwpCV = gray_lwpCV[rectangleY:rectangleY + rectangleYCols, rectangleX:rectangleX + rectangleXCols]
   lwpCV_box = cv2.rectangle(frame_lwpCV, (rectangleX, rectangleY),
          (rectangleX + rectangleXCols, rectangleY + rectangleYCols), (0, 255, 0),
          2) # 用绿色矩形框显示监测区域
   # cv2.imshow('lwpCVWindow', frame_lwpCV) # 显示视频播放窗口，开启消耗时间大概是3倍
   gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)
   if pre_frame is None:
    pre_frame = gray_lwpCV
   else:
    img_delta = cv2.absdiff(pre_frame, gray_lwpCV)
    thresh = cv2.threshold(img_delta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for x in contours:
     if cv2.contourArea(x) < 1000: # 设置敏感度
      continue
     else:
      cv2.imwrite(
       'image/' + fname + '_' + datetime.now().strftime('％H％M％S') + '_' + str(
        random.randrange(0, 9999)) + '.jpg',
       frame_lwpCV)
      # print("监测到移动物体。。。 ", datetime.now().strftime('％H:％M:％S'))
      break
    pre_frame = gray_lwpCV
  counter += 1
  key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
  if key == ord('q'):
   break
 else:
  end_time = datetime.now()
  print('{} 完成处理文件： {} 耗时：{}'.format(end_time.strftime('％H:％M:％S'), fname, end_time - start_time))
  break
camera.release()
# cv2.destroyAllWindows() # 与上面的imshow对应

for file in get_files(path):
fname = file.split('\\')[-1].replace('.mp4', '')
process(file, fname)

来源：https://blog.csdn.net/u013055678/article/details/79389516