Python+OpenCVとWebカメラを使って動体検知する話

つまりなにしたの？

Python+OpenCVで動いているところに着目しようと思って、動体検知を実装してみた。
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どんな実装？

OpenCVでWebカメラの画像を取り込む
取り込んだフレームに対して差分をとって動いているところが明るい画像を作る
動いているエリアの面積を計算してちょうどいい検出結果を抽出する
動いているエリアのうちそこそこの大きさのものがあればそれを矩形で表示する

環境構築についてはこちら

ensekitt.hatenablog.com

コード

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

before = None
while True:
    #  OpenCVでWebカメラの画像を取り込む
    ret, frame = cap.read()

    # スクリーンショットを撮りたい関係で1/4サイズに縮小
    frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]/4), int(frame.shape[0]/4)))
    # 加工なし画像を表示する
    cv2.imshow('Raw Frame', frame)

    # 取り込んだフレームに対して差分をとって動いているところが明るい画像を作る
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if before is None:
        before = gray.copy().astype('float')
        continue
    # 現フレームと前フレームの加重平均を使うと良いらしい
    cv2.accumulateWeighted(gray, before, 0.5)
    mdframe = cv2.absdiff(gray, cv2.convertScaleAbs(before))
    # 動いているところが明るい画像を表示する
    cv2.imshow('MotionDetected Frame', mdframe)

    # 動いているエリアの面積を計算してちょうどいい検出結果を抽出する
    thresh = cv2.threshold(mdframe, 3, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    # 輪郭データに変換しくれるfindContours
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    max_area = 0
    target = contours[0]
    for cnt in contours:
         #輪郭の面積を求めてくれるcontourArea
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if max_area < area and area < 10000 and area > 1000:
            max_area = area;
            target = cnt

    # 動いているエリアのうちそこそこの大きさのものがあればそれを矩形で表示する
    if max_area <= 1000:
        areaframe = frame
        cv2.putText(areaframe, 'not detected', (0,50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255,0), 3, cv2.LINE_AA)
    else:
        # 諸般の事情で矩形検出とした。
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(target)
        areaframe = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

    cv2.imshow('MotionDetected Area Frame', areaframe)
    # キー入力を1ms待って、k が27（ESC）だったらBreakする
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

# キャプチャをリリースして、ウィンドウをすべて閉じる
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()