- 使用Buster和OpenCV设置Raspberry Pi
- 将蜂鸣器添加到Raspberry Pi 5英寸显示屏
- 对Raspberry Pi进行编程以进行CCTV运动检测
- 使用Raspberry Pi在OpenCV上进行运动检测
- 设置运动检测警报
- 监控CPU温度和使用情况
- 启动您的Pi CCTV Motion Detector
OpenCV是功能强大的工具，与Raspberry Pi结合使用可以为许多便携式智能设备打开大门。在我们之前的Raspberry Pi CCTV监视文章中，我们学习了如何使用RTSP从DVR获取实时CCTV视频并在Raspberry Pi上显示，请在进行操作之前先进行检查。在本文中，我们将学习如何利用OpenCV的功能，并在我们的现场CCTV录像中构建Raspberry Pi运动检测系统。如果您没有安装CCTV，您仍然可以通过将USB摄像机直接连接到Pi来构建Raspberry Pi监视系统。如果您不是Pi和Python的忠实拥护者，可以使用ESP32构建类似的东西，有关更多详细信息，请参阅ESP32 Wi-Fi门铃。
我们将编写一个Python脚本，该脚本可以同时监视所有四个CCTV摄像机的任何活动（运动）。如果在任何相机上检测到活动，我们的Raspberry Pi将自动切换到该特定的相机屏幕，并突出显示发生了哪些活动，所有这些都只需1.5秒即可实时进行。我还添加了一个警报功能，例如蜂鸣器，可以通过检测到活动蜂鸣来向用户发出警报。但是您可以轻松地扩大规模以发送消息或电子邮件，否则就不行！令人兴奋的权利！让我们开始吧
使用Buster和OpenCV设置Raspberry Pi
我正在使用运行有Buster OS的Raspberry Pi 3 B +，OpenCV的版本是4.1。如果您是全新手，请按照以下教程进行操作。
目标是使您的Pi做好准备并进行开发。可以在Pi上安装任何版本的Raspbian OS，但请确保OpenCV的版本为4.1或更高版本。您可以按照上面的教程来编译您的OpenCV，这将花费几个小时，但是对于繁重的项目而言更可靠，或者使用以下命令直接从pip进行安装。
$ pip install opencv-contrib-python == 4.1.0.25
如果您是第一次使用pip安装OpenCV，则还必须安装其他依赖项。为此，请使用以下命令。
$ sudo apt-get安装libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev $ sudo apt-get安装libxvidcore-dev libx264-dev $ sudo apt-get安装libatlas-base-dev gfortran $ sudo apt-get安装libhdf5- dev libhdf5-serial-dev libhdf5-103 $ sudo apt-get install libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test python3-pyqt5
我们已经建立了许多Raspberry Pi OpenCV项目，您也可以查看更多灵感。
将蜂鸣器添加到Raspberry Pi 5英寸显示屏
在硬件方面，除了5英寸显示屏和蜂鸣器外，我们没有多少其他东西。在将5英寸显示器与Raspberry Pi接口连接之后，我们可以将蜂鸣器直接安装到显示器的背面，该显示器为我们扩展了一些GPIO引脚。我已经连接了我的Buzzer，如下所示-
如果您有兴趣利用更多的I / O引脚，则下面的引脚说明将很有用。如您所见，在扩展引脚中，大多数引脚都由Display本身用于触摸屏界面。但仍然有3、5、7、8、10、11、12、13、15、16和24引脚没有连接，我们可以将其用于自己的应用程序。在本教程中，我将蜂鸣器连接到GPIO 3。
对Raspberry Pi进行编程以进行CCTV运动检测
该项目的完整python脚本位于页面底部，但让我们讨论代码的每个部分以了解其工作原理。
使用RTSP在Raspberry Pi上监视多个摄像机而不会出现延迟
进行这项工作的挑战性部分是减少Raspberry pi的负载，以避免流式传输的滞后。最初，我尝试在所有四个摄像头之间切换以寻找运动，但动作非常缓慢（约10秒）。因此，我将所有四个摄像机合并为一个图像，并对该图像进行了所有运动检测活动。我编写了两个功能，分别是创建相机和读取相机。
的 创建相机 功能用于与其相应的通道号打开凸轮。请注意，RTSP URL以“ 02”结尾，这表示我正在使用子流视频提要，其分辨率较低，因此读取速度更快。另外，您使用的视频编解码器的类型也有助于提高速度，我尝试了不同的代码，发现FFMPEG是所有的禁食。
def create_camera（channel）：rtsp =“ rtsp：//” + rtsp_username +“：” + rtsp_password +“ @” + rtsp_IP +“：554 / Streaming / channels /” + channel +“ 02”#更改IP以适合yours cap = cv2.VideoCapture（rtsp，cv2.CAP_FFMPEG）cap.set（3，cam_width）#宽度的ID号为3 cap.set（4，cam_height）#高度的ID号为480 cap.set（10，100 ）#亮度的ID号是10个返回盖
在 读取照相机 功能中，我们将读取所有四个凸轮，即cam1，cam2，cam3和cam4，以将它们全部组合成一个称为 Main_screen的 图像。准备好此主屏幕后，我们将在此图像上完成所有OpenCV工作。
def read_camera（）：成功，current_screen = cam1.read（）Main_screen =当前屏幕成功，current_screen = cam2.read（）Main_screen =当前屏幕成功，current_screen = cam3.read（）Main_screen =当前屏幕成功，current_screen = cam4.read（）主屏幕=当前屏幕返回（主屏幕）
将所有四个凸轮组合在一起的主屏幕图像将如下图所示。
使用Raspberry Pi在OpenCV上进行运动检测
现在我们已经准备好图像，我们可以从运动检测开始。在 while循环中 ，我们首先读取两个不同的帧，即frame1和frame2，然后将它们转换为灰度
frame1 = read_camera（）#读取第一帧greyImage_F1 = cv2.cvtColor（frame1，cv2.COLOR_BGR2GRAY）#转换为灰色frame2 = read_camera（）#读取第二帧grayImage_F2 = cv2.cvtColor（frame2，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
然后，我们在这两个图像之间进行区别，以查看发生了什么变化，并使用阈值将所有发生变化的地方归为一组，有点像斑点。为避免尖锐边缘，对图像进行模糊处理和扩大通常也是很常见的。
diffImage = cv2.absdiff（grayImage_F1，grayImage_F2）#获得差异-这很酷blurImage = cv2.GaussianBlur（diffImage，（5,5），0）_，thresholdImage = cv2.threshold（blurImage，20,255，cv2.THRESH_BINARY ）dilatedImage = cv2.dilate（thresholdImage，kernal，iterations = 5）
下一步是找到计数器并检查每个计数器的面积，通过找到面积，我们可以算出运动的幅度。如果面积大于变量 motion_detected中 的指定值，则我们将其视为一项活动，并在更改周围绘制一个框以向用户突出显示。
轮廓，_ = cv2.findContours（dilatedImage，cv2.RETR_TREE，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）#find轮廓是轮廓中轮廓的魔术函数：#对于检测到的每个变化（x，y，w，h）= cv2.boundingRect （轮廓）#获取如果cv2.contourArea（轮廓）> motion_threshold：cv2.rectangle（frame1，（x，y），（x + w，y + h），（255，255，0）找到变化的位置，1）display_screen = find_screen（）
函数 find_screen（） 用于查找活动在四个摄像机之间发生的位置。我们可以发现，因为我们知道运动的x和y值。我们将这些x和y值与每个屏幕的位置进行比较，以查找哪个屏幕进行了活动，然后再次裁剪该特定屏幕，以便可以将其显示在pi触摸屏上。
def find_screen（）：如果（x <cam_width）：如果（y <cam_height）：屏幕= frame1 print（“凸轮屏幕1中的活动”）否则：screen = frame1 print（“凸轮屏幕2中的活动”）else：如果（y <cam_height）：屏幕= frame1打印（“凸轮屏幕3中的活动”）否则：screen = frame1打印（“凸轮屏幕4中的活动”）返回（屏幕）
设置运动检测警报
一旦知道在哪个屏幕上检测到运动，就可以轻松添加所需的任何类型的警报。在这里，我们将蜂鸣连接到GPIO 3.蜂鸣器 如果 如果在屏幕3和增量称为变量检测语句检查运动 trig_alarm 。您可以检测到您选择的任何屏幕，甚至可以检测多个屏幕。
如果[[x> cam_width）和[y
如果 trig_alarm 的值大于3，我们将蜂鸣一次。进行此计数的原因是，有时我会注意到阴影或鸟类创建了虚假警报。因此，只有在连续活动3帧的情况下，我们才会收到警报。
if（trig_alarm> = 3）：#等待连续3次运动#蜂鸣器GPIO。输出（BUZZER，1）time.sleep（0.02）GPIO.output（BUZZER，0）trig_alarm = 0
监控CPU温度和使用情况
系统缩进工作24x7，因此Pi可能会变得很热，因此我决定通过在屏幕上显示这些值来监视温度和CPU使用率。我们已经使用gpiozero库获得了此信息。
cpu = CPUTemperature（）负载= LoadAverage（）cpu_temperature = str（（cpu.temperature）// 1）load_average = str（load.load_average）#print（cpu.temperature）#print（load.load_average）cv2.putText（display_screen ，cpu_temperature，（250,250），cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX，0.4，（0,0,255），1）cv2.putText（display_screen，load_average，（300,250），cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX，0.4，（0,255,0），2）
启动您的Pi CCTV Motion Detector
我已经测试了好几天，以收集它，并且每次都可以使用，在我损坏一台相机之前，这确实是一个有趣的构建，