通过 Python 和 OpenCV 实现目标数量监控
(编辑：jimmy 日期: 2024/11/12 浏览：2)
今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：
。
分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。
定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。
检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。
分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。
而定位不仅需要找到物体的位置在哪里，还需要能够统计目标的数目以及物体状态。
除了图像分类以外，目标检验要解决问题的架构难题是：
1.目标有可能经常出现在影像的任何方位；
2.目标有各种有所不同的尺寸；
3.目标有可能有各种有所不同的外形。
如果用矩形框来界定目的，则长方形有有所不同的清晰度。由于目的的清晰度有所不同，因此使用经典之作的转动视窗+影像图形的计划解决问题标准化目的检验难题的生产成本太低。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），它们是two-stage的，需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。那么今天我们的项目并不会太多的讲解各种算法，而是我们的核心主题，目标数量识别。
那么我们将如何进行实现呢
多说无益，下面可以开始实现我们的项目。
首先导入相关的库
import cv2 from PIL import Image from PIL import ImageDraw,ImageFont import numpy as np
接着我们需要把水龙头流出水柱的部分提取出来，即需要把图片预先处理成这样，作为背景图来用，名为3ji.jpg如图所示：
"text-align: center">
"htmlcode">
'''3ji是背景图不可换，调试换另一个图片,3ji自己用画图找到水的位置清除掉水柱即可，所以说摄像头不能动'''
firstframe=cv2.imread("3ji.jpg")
firstframe= cv2.cvtColor(firstframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
firstframe= cv2.GaussianBlur(firstframe, (21, 21), 0)
secondframe0=cv2.imread("2.jpg")
secondframe0= cv2.cvtColor(secondframe0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
secondframe= cv2.GaussianBlur(secondframe0, (21, 21), 0)
frameDelta = cv2.absdiff(firstframe, secondframe)
x,y=frameDelta.shape
print(x,y)
接着通过边缘检测找到水柱边界，方便查看。
#frameDelta和canny一个是区域一个是轮廓 img = cv2.GaussianBlur(frameDelta,(3,3),0) canny = cv2.Canny(img, 0, 100)
定义水柱总面积变量。清水面积变量，ss数组存储像素值位置
area=0 #6687,总面积 qingarea=0 ss=[]
然后画出轮廓，并记录水柱处像素值得位置
#画轮廓,存储要识别的像素值位置，记录在ss数组中
for i in range(x):
for j in range(y):
if any(frameDelta[i,j]!=[0,0,0]):#白色的时候，占位
ss.append([i,j])
然后以原图加轮廓图显示，图片相加即可：
canny0=cv2.add(secondframe0,canny)
接着根据像素值大小判断颜色，通过调试这个项目的阈值是50
#判断水柱颜色,清水占多少像素 for t in ss: k,l=t area=area+1 if canny0[k, l] > 50: print(canny0[k,l]) qingarea+=1 接着统计黑色水柱占比率为多少 deta=(qingarea/area)*100 print(qingarea) pred="清水占比为"+str(deta)+"%" print(pred)
最后输出图像结果：
cv2.imwrite("pred.jpg",canny0)
canny0=cv2.imread("pred.jpg")
img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(canny0, cv2.COLOR_BGR2RGB))
myfont = ImageFont.truetype(r'C:/Windows/Fonts/simfang.ttf', 40)
draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)
draw.text((200, 10), pred, font=myfont, fill=(255,23,140))
img_OpenCV = cv2.cvtColor(np.asarray(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("frame", img_OpenCV)
key = cv2.waitKey(0)
最终达到的演示效果如图所示：
清水占比96%，还是比较准确的
"text-align: center">
"color: #ff0000">总结
以上所述是小编给大家介绍的通过 Python 和 OpenCV 实现目标数量监控，希望对大家有所帮助！