[OpenCV] Motion Detecting

1. Motion Detecting 코드

import cv2
import numpy as np
import time

thresh = 25    
max_diff = 5   

a, b, c = None, None, None
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 480)      
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 320)    

if cap.isOpened():
    ret, a = cap.read()         
    ret, b = cap.read()
    a = cv2.flip(a, -1)
    b = cv2.flip(b, -1)

    while ret:
        ret, c = cap.read()
        c = cv2.flip(c, -1)     
        draw = c.copy()
                 
        if not ret:
            break
        
        # 3개의 영상을 그레이 스케일로 변경
        a_gray = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        b_gray = cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        c_gray = cv2.cvtColor(c, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # a-b, b-c 절대 값 차 구하기 
        diff1 = cv2.absdiff(a_gray, b_gray)
        diff2 = cv2.absdiff(b_gray, c_gray)

        # 스레시홀드로 기준치 이내의 차이는 무시
        ret, diff1_t = cv2.threshold(diff1, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        ret, diff2_t = cv2.threshold(diff2, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        # 두 차이에 대해서 AND 연산, 두 영상의 차이가 모두 발견된 경우
        diff = cv2.bitwise_and(diff1_t, diff2_t)

        # 열림 연산으로 노이즈 제거 ---①
        k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
        diff = cv2.morphologyEx(diff, cv2.MORPH_OPEN, k)
        #diff = cv2.flip(diff, -1)

        # 차이가 발생한 픽셀이 갯수 판단 후 사각형 그리기
        diff_cnt = cv2.countNonZero(diff)
        if diff_cnt > max_diff:
            nzero = np.nonzero(diff)  # 0이 아닌 픽셀의 좌표 얻기(y[...], x[...])
            cv2.rectangle(draw, (min(nzero[1]), min(nzero[0])), (max(nzero[1]), max(nzero[0])), (0,255,0), 2)
            cv2.putText(draw, "Motion Detected", (10,30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.5, (0,0,255))
        
        # 컬러 스케일 영상과 스레시홀드 영상을 통합해서 출력
        stacked = np.hstack((draw, cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_GRAY2BGR)))
        cv2.imshow('motion sensor',stacked )

        # 다음 비교를 위해 영상 순서 정리
        a = b
        b = c
        key = cv2.waitKey(1) 
        if key == ord("q"):
          break
        elif key == ord(" "):
          myimage = 'image_'+time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')+'.jpg'
          cv2.imwrite('./data/'+myimage, stacked)
cv2.destroyAllWindows()

2. 출력결과