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安全系统的需要世界各地的上升是由于被犯罪的增加。随着公众越来越意识到周围的危险,他们更愿意把钱花在监视设备。监视设备不仅帮助你跟踪国内发生了什么当你在办公室里,但它也允许您收集证据,以防出现问题。

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现在我们发现情况下这类相机提供重要的证据帮助捕获和量刑小偷和强盗。那么我们如何把爱编码,你需要一个安全系统?这OpenCV项目帮助您构建一个简单的运动检测器的相机就像一个监控摄像头使用最简单的概念。

项目描述

运动探测器发现大规模的应用在各种领域。这包括从安全系统帮助机器人和其他自治系统移动并与之交互的环境。如果你已经注意到,甚至使用的乾手系统在大多数洗手间,利用运动检测器或者接近开关触发和权力。某些相机现在只有开始记录时,检测运动在规定的范围内,这有助于摄像机节省电池,防止浪费的存储数据,帮助提高安全系统的效率。在这个项目中,我们将尝试设计和构建一个示例OpenCV算法或接口与运动检测与相机和帮助。

使用概念

• 编程基础
• Python编程
• 算法逻辑
• OpenCV
• 数据分割
• 边缘检测
• 特征提取
• 背景减法

硬件和软件需求

1. 的设备运行在一个合适的操作系统,比如Windows / Linux / Mac
2. 足够的存储硬盘来存储数据库
3. 足够的内存来运行程序
4. OpenCV安装
5. Python 2安装
6. 所需的代码库,Numpy imutils, cv2

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项目实施

• 运动检测背景减法的原理用于检测运动。背景减法是任何图像处理程序的一个组成部分,因为它允许系统计算对象通过帧的数量,并与运动检测艾滋病。
• 运动检测可以通过两种方法实现:高斯模型分割和贝叶斯概率分割。
• 这两种方法开始通过将数据从图像的前景和背景,帮助系统分析图像和找出发生了什么。
• 我们最基本的假设而建立一个运动检测系统后台仍或多或少在连续帧静态,帮助我们它,这样它可以被监控模型的变化。
• 然而,这种假设会导致问题在现实世界应用等外部因素,如照明、阴影和反射可以改变每一帧的背景看起来的方式。
• 首先,导入所需要的库,如Numpy imutils cv2。
• 接下来,解析数据进入系统,并在路径文件发送到视频从一个正常的覆盆子π相机或录像机。
• 以防你不输入文件的路径,OpenCV将利用你的摄像头来跟踪运动。
• 定义一个最小面积函数过滤掉小背景的变化由于外部因素造成的。
• 现在抓的第一帧视频和开始建模。
• 框架,转换为灰度和应用高斯滤波器来平滑图像。第一帧模型时,使用它作为一个模板来比较和研究后续视频帧流。
• 使用比较像素强度值的函数frameDelta明白他们有重大变化的背景和前景图像。
• 轮廓和边缘检测技术应用于情节这个数字或改变背景,你会获得移动人的轮廓。
• 帧之间的任何更改将被检测为运动,和你的监控摄像头是好的。

• 不需要工具

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