实时移动物体检测项目实战代码

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正文开始！

实时移动物体检测是一种计算机视觉技术，它主要用于视频流或连续图像序列中快速准确地确定是否存在以及在哪里存在正在移动的对象。这种技术广泛应用于安全监控、自动驾驶、无人机、机器人导航、智能交通系统以及移动设备上的各种应用程序。

在实际应用中，实时移动物体检测通常涉及以下几个核心步骤：

图像采集：从相机或其他成像设备捕获连续的视频帧。
背景建模：创建或更新背景模型，以便区分前景（移动物体）和背景。常见的方法有混合高斯模型、光流法、卡尔曼滤波等。
差分检测：通过比较连续帧之间的差异来检测运动。例如，使用帧间差分或背景减除方法提取运动区域。
特征提取与跟踪：对于检测到的运动区域，提取关键特征并进行跟踪，以减少误报并保持物体的连续性。现代方法通常会采用深度学习技术，如YOLO (You Only Look Once) 或者 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 对单帧图像进行物体检测。
物体识别与分类：如果需要，还可以进一步对检测到的移动区域进行分类，识别它们属于哪类物体（行人、车辆、动物等），这时通常会运用预训练的神经网络模型，如Mask R-CNN、RetinaNet等。
性能优化：为了实现实时性能，还需要对算法进行优化，使其能够在有限的计算资源（尤其是在移动端）上高效运行，这可能包括模型量化、剪枝、

项目实战

这段开发需求与代码文件解释说明了一个简单的计算机视觉项目，用于实现移动物体检测。以下是各个部分的详细解读：
在这里插入图片描述

移动物体检测功能：
- 定性分析：_04_motion_detection.py脚本设计用来在相机画面静止而背景不变化的前提下，检测到是否有任何移动物体进入镜头范围，并给出“是”或“否”的判断。
- 定量分析：进一步地，该脚本可能还实现了对移动物体位置的精确识别，比如通过计算运动矢量或者跟踪算法来定位物体的具体坐标或区域。
代码文件说明：
- _04_motion_detection.py是一个跨平台兼容的脚本，能在大多数带有摄像头的电脑上运行，通过配套的命令行启动脚本_04_运行动态物体检测.cmd来启动程序。
- _03_motion_detection.py是早期版本，针对特定品牌的MindVision相机编写，可能包含一些特定接口或设置。
- _02_find_image_difference.ipynb是一个Jupyter Notebook文件，用于对比两帧图像之间的差异，这通常是运动检测的一个关键步骤，通过比较连续帧之间的差异来发现运动。
- _01_capture_image.ipynb也是Jupyter Notebook文件，专门用于操作MindVision相机进行拍照。
下载资源及环境配置：
- 用户需要按照resources/readme.md中的指示操作，完成相关资源准备。
- 如果遇到OpenCV相关的错误，指导用户先卸载当前版本的opencv-python库，然后重新安装最新版本，确保所有依赖项都得到正确更新和安装。
- 代码

代码

 根据两张图片的不同，在第2张图上绘制不同位置的方框、日期时间    
def get_drawedDetectedImage(first_image_ndarray, second_image_ndarray):if second_image_ndarray is None or first_image_ndarray is None:return Nonefirst_image_ndarray_2 = get_processedImage(first_image_ndarray)second_image_ndarray_2 = get_processedImage(second_image_ndarray)# cv2.absdiff表示计算2个图像差值的绝对值absdiff_ndarray = cv2.absdiff(first_image_ndarray_2, second_image_ndarray_2)# cv2.threshold表示设定阈值做图像二值化threshold_ndarray = cv2.threshold(absdiff_ndarray, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# cv2.dilate表示图像膨胀dilate_ndarray = cv2.dilate(threshold_ndarray, None, iterations=2)# cv2.findContours表示找出图像中的轮廓contour_list = cv2.findContours(threshold_ndarray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]copy_image_ndarray = second_image_ndarray.copy()height, width, _ = copy_image_ndarray.shapecontour_minArea = int(height * width * 0.001)

在这里插入图片描述