运动检测多种多样,这里的需求只是检测到有运动物体就行了,而且

要尽量减少误报的情况。另外尽量降低CPU的消耗,因为最终需要在树莓派上面运行。

看了一些中文的文章,发现无法很好地理解别人说的内容,反而是外国人写的文章比较实在

这里的思路和代码来自一篇外文博客,原文来自:http://blog.cedric.ws/opencv-simple-motion-detection

这里博主使用了差值的办法来检测运动。也就是准备三幅图像,分布叫做prev, current 和next

这三幅图像是一个视频的前后三帧。

可以这样表示检测的过程:

diff1 = prev - next
diff2 = current - next
result = diff1 & diff2

用opencv的语言来说,就是:

absdiff(prev_frame, next_frame, d1);
absdiff(current_frame, next_frame, d2);
bitwise_and(d1, d2, result);

另外,最后还要加一个阈值,因为很细小的运动,比如窗帘被气流吹动的行为会造成一个误报的

现象,这里主要是需要检测大动作,比如一只小狗走来走去的现象。

threshold(result, result, , , CV_THRESH_BINARY);

检测的结果如下:

可以说有初步成效了。

下面,可以在上图的白色区域放置一个矩形框(用opencv可以很轻松地做到)

这里博主贴出了代码:

// loop over image and detect changes
for(int j = y_start; j < y_stop; j+=){ // height
for(int i = x_start; i < x_stop; i+=){ // width
// check if at pixel (j,i) intensity is equal to 255
// this means that the pixel is different in the sequence
// of images (prev_frame, current_frame, next_frame)
if(static_cast(motion.at<uchar>(j,i)) == )
{
number_of_changes++;
if(min_x>i) min_x = i;
if(max_x<i) max_x = i;
if(min_y>j) min_y = j;
if(max_y<j) max_y = j;
}
}
}

从代码里面看,这里遍历了整一幅差值图像(也就是上面的result图),并且将所有为255亮度的

点统计起来,并且生成两个结果:

1.number of changes,也就是变化为100%的点的数量

2.max值和min值,用于在变化周围画矩形

这是画矩形的代码:

if(number_of_changes){
//check if not out of bounds
if(min_x- > ) min_x -= ;
if(min_y- > ) min_y -= ;
if(max_x+ < result.cols-) max_x += ;
if(max_y+ < result.rows-) max_y += ;
// draw rectangle round the changed pixel
Point x(min_x,min_y);
Point y(max_x,max_y);
Rect rect(x,y);
Mat cropped = result(rect);
cropped.copyTo(result_cropped);
rectangle(result,rect,color,);
}

这里的处理number of changes应该是判断大于某个值的时候再画,因为

可能出现误报。

优化

到这里为止,可以得到两个结论:

1.这个算法是比较简单的,也就是CPU消耗比较少。

2.这个算法存在着不足,也就是误报的问题。

因为这个算法要应用到树莓派中,所以特别复杂但是精准的办法就不可取。

上面的办法可以做两点优化,第一个是判断number of changes大于某个值的时候再画,

第二个是判断图像中出现移动物体时延迟一段时间后再判断,这样会减少误报。

// If a lot of changes happened, we assume something changed.
if(number_of_changes>=there_is_motion)
{
if(number_of_sequence>){
saveImg(result,DIR,EXT,DIR_FORMAT.c_str(),FILE_FORMAT.c_str());
saveImg(result_cropped,DIR,EXT,DIR_FORMAT.c_str(),CROPPED_FILE_FORMAT.c_str());
}
number_of_sequence++;
}
else
{
number_of_sequence = ;
// Delay, wait a 1/2 second.
cvWaitKey (DELAY);
}

注意到,这里是检测到了物体再delay,而不是每次都delay。这样会保证整个检测系统的运行

质量。

另一个办法是通过标准差来检测先后的变化,当然这个办法会消耗额外的CPU,不过可以试试看

// calculate the standard deviation
Scalar mean, stddev;
meanStdDev(motion, mean, stddev);
// if not to much changes then the motion is real (neglect agressive snow, temporary sunlight)
if(stddev[] < max_deviation)

最后博主给出了代码(github上也有):

https://github.com/cedricve/motion-detection/blob/master/motion_src/src/motion_detection.cpp

因为目前没有可用的摄像头,买到之后试试博主的代码并且更新博客。

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