树莓派zero2W学习四OpenCV初探索(人体检测,运动物体检测)

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开启摄像头(给树莓派插入一个摄像头)树莓派安装基于python的opencv_树莓派安装opencv python-CSDN博客

这么插入树莓派zero2W学习四OpenCV初探索(人体检测,运动物体检测),opencv,人工智能,计算机视觉

然后修改树莓派配置,开启摄像头模块。

sudo raspi-config

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再次检查

vcgencmd get_camera

supported = 1 detected = 0

detected = 0 表明没有接入摄像头设备,看下设备是否插反了

supported = 1 detected = 1 # detected=1 表示识别到1个摄像头

测试拍照功能

$ raspistill -o test.jpg

motion

安装 motion

$ sudo apt-get install motion

配置 motion.conf

$ sudo vi /etc/motion/motion.conf

############## 参数说明 ##################

target_dir /var/lib/motion # 图片/视频文件存储的位置

webcontrol_localhost on # 将on改成off,允许非本机访问http控制台

stream_localhost on # 将on改成off,允许通过网页查看摄像头

deamon off # 改成on,允许后台启动

width # 设置分辨率 宽

height # 设置分辨率 高

locate_motion_mode on # 设置探测到图像中有运动时,把运动区域用矩形框起来

ffmpeg_video_codec mkv # 设定视频的编码器

snapshot_interval 1 # 设定自动采集图片的周期,当有运动被检测到时,采集频率会自动变高

运行 motion

$ sudo motion

现在我们的摄像头已经变成了一台网络摄像头。在浏览器下访问 http://ip:8081 即可看到摄像头当前拍摄的画面。

# 树莓派学习:CSI摄像头安装及使用_树莓派调用csi摄像头-CSDN博客

打开Python

树莓派zero2W学习四OpenCV初探索(人体检测,运动物体检测),opencv,人工智能,计算机视觉将代码复制到python中 

import cv2
cap=cv2.VideoCapture(0)  #调用摄像头‘0’一般是打开电脑自带摄像头,‘1’是打开外部摄像头(只有一个摄像头的情况)
width=1280
height=960
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width)#设置图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height)#设置图像高度
#显示图像
while True: 
    ret,frame=cap.read()#读取图像(frame就是读取的视频帧,对frame处理就是对整个视频的处理)
    #print(ret)#
    #######例如将图像灰度化处理,
    img=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度图
    
    cv2.imshow("img",img)
    ########图像不处理的情况
    cv2.imshow("frame",frame)    
 
    input=cv2.waitKey(20)
    if input==ord('q'):#如过输入的是q就break,结束图像显示,鼠标点击视频画面输入字符
        break
    
cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#销毁窗口
 

树莓派zero2W学习四OpenCV初探索(人体检测,运动物体检测),opencv,人工智能,计算机视觉
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测试成功,可以玩耍啦

树莓派摄像头检测运动物体

树莓派摄像头检测运动物体_树莓派 opencv识别物体-CSDN博客

人体检测

参考OpenCV实例(六)行人检测_基于opencv的行人检测-CSDN博客

复制代码

import cv2
image = cv2.imread("back.jpg")            
hog = cv2.HOGDescriptor()   #初始化方向梯度直方图描述子
#设置SVM为一个预先训练好的行人检测器
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())  
#调用函数detectMultiScale,检测行人对应的边框
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(image)
#遍历每一个矩形框,将之绘制在图像上
for (x, y, w, h) in rects:  
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("image", image)     #显示检测结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

确保代码同级文件夹下有一张"back.jpg"的照片才行。

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使用视频流检测人体:

import cv2
#filename = "/home/pi/Desktop/python代码/MP4/video.mp4"
#如果是摄像头的话
camera = cv2.VideoCapture(0) #0表示默认摄像头


#image = cv2.imread("123.jpg")            
hog = cv2.HOGDescriptor()   #初始化方向梯度直方图描述子
#设置SVM为一个预先训练好的行人检测器
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())  

	
# 初始化当前帧的前帧
lastFrame = None
# 遍历视频的每一帧
while camera.isOpened():
    # 读取下一帧
    (ret, image) = camera.read()
    # 调整该帧的大小
    image = cv2.resize(image, (800, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("image1", image)     #显示检测结果
    #调用函数detectMultiScale,检测行人对应的边框
    (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image,winStride=(4,4))
    #遍历每一个矩形框,将之绘制在图像上
    for (x, y, w, h) in rects:  
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break
    cv2.imshow("image", image)     #显示检测结果
cv2.waitKey(0)
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

最后说几句,这里的模型是官方自带的模型,如若想自己用OpenCV训练模型,也是可以的,但是zero2W太拉了,如用电脑训练怕模型太大就没再尝试。

市面上还有很多物体识别的工具如tensorflow,yolo,也是由于2W太拉,用官方库即可,而且我是A卡,tensorflow训练太慢,如N卡,可电脑训练,树莓派用tensorflow lite运行文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833947.html

到了这里,关于树莓派zero2W学习四OpenCV初探索(人体检测,运动物体检测)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

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