PYTHON ДЕТЕКТОР ДВИЖЕНИЯ

Python детектор движения является важной технологией для многих приложений и систем безопасности. Он позволяет обнаруживать движения на видеозаписях и использовать полученную информацию для предотвращения преступлений, улучшения домашней безопасности, а также для аналитики дорожного движения.

Существует множество библиотек для Python, которые помогают разработчикам создавать детекторы движения. Одной из наиболее популярных является OpenCV. С ее помощью можно создать надежный детектор движения, используя как камеры видеонаблюдения, так и обычные веб-камеры на компьютере.

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)
if first_frame is None:
first_frame = gray
continue
delta_frame = cv2.absdiff(first_frame,gray)
thresh_frame = cv2.threshold(delta_frame, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame, None, iterations = 2)
(cnts,_) = cv2.findContours(thresh_frame.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in cnts:
if cv2.contourArea(contour)

Кроме OpenCV, существует также множество других библиотек для детектирования движения на Python, таких как Scikit-learn, TensorFlow и Keras. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки в зависимости от конкретной задачи.

Будущее детекторов движения на Python выглядит светлым. Они будут использоваться не только для безопасности и аналитики, но и для создания умных домов, автономных транспортных средств и многих других приложений, которые помогут нам жить проще и безопаснее.

Урок #1 Python / Распознавание лиц OpenCV

Contando Dedos com Python, Opencv e Mediapipe Hands Tutorial

[Python] Изучение OpenCV - Управляем мышью с помощью жестов

Создаем камеру наблюдения с детектором движения на python!

Программы на Python - Распознавание лиц с камеры и в видео на Python - Opencv-python

[Python] Введение в OpenCV - Работа с камерой

Детектор движения на Python

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

BLGPG-224340CFC4ED-24-11-23-23

Новые материалы: