Detección de movimientos OpenCV

Otra de las aplicaciones muy practicas que podemos crear con opencv es un sistema de detección de movimientos, podremos por ejemplo usar una webcam para detectar movimiento y hacer que se una notificación a nuestro teléfono, las aplicaciones son muchas por lo que en este tutorial nos iniciaremos en la detección de movimientos con opencv. 

Utilizaremos el método llamado “Differential Images” este consiste en comparar dos imágenes, una la imagen actual capturada por la webcam y la segunda es la imagen anterior, si las dos imágenes son idénticas concluimos en que no hubo movimiento.

Código Detección de Movimientos

Iniciar la webcam y capturar las imágenes actuales además de la anterior para compararlas posteriormente.

VideoCapture cap(0);

if (cap.isOpened())
{
 Mat actFrame, antFrame;

 while (true)
 {
  cap >> actFrame;

  if (!actFrame.empty())
  {
   antFrame = actFrame.clone();
  }

  if (waitKey(30) == 27) break;
 }
}

Restamos las imágenes con la función subtract, a la imagen resultante le aplicamos threshold y morphologyEx, esto ayuda a reducir el ruido de fondo y para finalizar convertimos la imagen a escala de grises.

Mat _kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size2i(3, 3), cv::Point2i(1, 1));
Mat difFrame;

subtract(actFrame, antFrame, difFrame);
threshold(difFrame, difFrame, 15, 255, CV_THRESH_BINARY);
morphologyEx(difFrame, difFrame, CV_MOP_OPEN, _kernel, cv::Point2i(-1, -1), 1);
cvtColor(difFrame, difFrame, CV_BGR2GRAY);

imshow("Movimientos", difFrame);

Con esto tendremos el siguiente resultado en la captura de la webcam. La imagen de la derecha muestra el movimiento, cuando no la haya la imagen estará vacía.

Para terminar intentaremos detectar las coordenadas donde se ha producido el movimiento que hemos detectado, lo que haremos será buscar los contornos, luego calculamos el área de los contornos encontrados y nos quedaremos con la mas grande para mostrar solo un rectángulo y no todos los que encuentre la función.

vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

int largest_area = 0;
int largest_contour_index = 0;
Rect bounding_rect;

findContours(difFrame, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) 
{
 double a = contourArea(contours[i], false);

 if (a > largest_area)
 {
  largest_area = a;
  largest_contour_index = i;
  bounding_rect = boundingRect(contours[i]);
 }
}

Mat dst = actFrame.clone();
Scalar color(255, 255, 255);
drawContours(dst, contours, largest_contour_index, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
rectangle(dst, bounding_rect, Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);

Con lo que tenemos, el rectángulo que muestra el objeto que se mueve no es el mejor pero lo iremos trabajando y mejorando para aplicaciones mas avanzadas.

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