পাইথনে ওয়েবক্যাম মোশন ডিটেক্টর প্রোগ্রাম?

এতে আমরা পাইথন প্রোগ্রাম লিখতে যাচ্ছি যা ওয়েবক্যাম থেকে তোলা ছবি বিশ্লেষণ করবে এবং গতিবিধি সনাক্ত করার চেষ্টা করবে এবং একটি csv ফাইলে ওয়েবক্যাম ভিডিওর সময়-ব্যবধান সংরক্ষণ করবে।

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি

আমরা এর জন্য OpenCV এবং পান্ডাস লাইব্রেরি ব্যবহার করতে যাচ্ছি। যদি এটি ইতিমধ্যে ইনস্টল করা না থাকে, তাহলে আপনি পিপ ব্যবহার করে এটি ইনস্টল করতে পারেন, যেমন:

$pip install opencv2, pandas

উদাহরণ কোড

#Import required libraries
import cv2
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

#Initialise variables
stillImage = None
motionImage = [ None, None ]
time = []

# Initializing the DataFrame with start and end time
df = pd.DataFrame(columns = ["start", "end"])

# Capturing video
video = cv2.VideoCapture(0)

while True:
   # Start reading image from video
   check, frame = video.read()
   motion = 0

   # Convert color image to gray_scale image
   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
   if stillImage is None:
      stillImage = gray
      continue
   # Still Image and current image.
   diff_frame = cv2.absdiff(stillImage, gray)

   # change the image to white if static background and current frame is greater than 25.
   thresh_frame = cv2.threshold(diff_frame, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
   thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame, None, iterations = 2)
   # Finding contour and hierarchy from a moving object.
   contours,hierachy = cv2.findContours(thresh_frame.copy(),
      cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   for contour in contours:
      if cv2.contourArea(contour) < 10000:
         continue
      motion = 1
      (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)
   # Append current status of motion
   motionImage.append(motion)
   motionImage = motionImage[-2:]
   # Append Start time of motion
   if motionImage[-1] == 1 and motionImage[-2] == 0:
      time.append(datetime.now())

   # Append End time of motion
   if motionImage[-1] == 0 and motionImage[-2] == 1:
      time.append(datetime.now())
   # Displaying image in gray_scale
   cv2.imshow("Gray_Frame", gray)

   # Display black and white frame & if the intensity difference is > 25, it turns white
   cv2.imshow("Threshold Frame", thresh_frame)
   # Display colored frame
   cv2.imshow("Colored_Frame", frame)

   key = cv2.waitKey(1)
   # Press q to stop the process
   if key == ord('q'):
      if motion == 1:
         time.append(datetime.now())
      break

# Append time of motion
for i in range(0, len(time), 2):
   df = df.append({"Start":time[i], "End":time[i + 1]}, ignore_index = True)

# Creating a csv file in which time of movements will be saved
df.to_csv("FrameInMotion_time.csv")

video.release()

# close window
cv2.destroyAllWindows()

আউটপুট

আমরা দেখতে পাচ্ছি আমরা 3টি ভিন্ন উইন্ডোজ পাব যা ওয়েবক্যাম থেকে তিনটি ভিন্ন মোডে (গ্রেস্কেল, রঙিন এবং কালো ও সাদা) আমাদের বর্তমান গতিবিধি প্রদর্শন করতে যাচ্ছে।

এটি আমাদের ওয়েবক্যাম মোশনের ডেটটাইমকে একটি csv-এ সঞ্চয় করবে এবং csv থেকে আমাদের আউটপুট এমন কিছু হবে:

FrameMotion_time.csv (আউটপুট)

start     end      End                            Start
0                  2019-02-21 18:10:59.718005     2019-02-21 18:08:35.791487