Detectando movimiento con OpenCV y Processing

Introducción

Una de las características que quería aprender a implementar con OpenCV era la detección de movimiento, esto me permitirá implementar formas de interacción interesantes (y bastante simples de generar) entre el usuario y el sketch a través de la cámara web.

En pocas palabras, la técnica para detectar movimiento que se describe a continuación se basa en generar una imagen monocromática con los píxeles que han cambiado entre dos cuadros del video.  Para hacer esto se siguen los pasos mostrados a continuación.

  1. Obtener una nueva imagen de la cámara web
  2. Invertir la imagen horizontalmente (opcional)
  3. Calcular la diferencia entre la imagen recién obtenida y la almacenada en memoria (recordada)
  4. Procesar la imagen para facilitar su manejo: convertirla a escala de grises, suavizar la imagen y reducir el ruido eliminando los valores demasiado altos o bajos.
  5. Mostrar la imagen de movimiento (opcional)
  6. Recordar la imagen actual para ser procesada nuevamente en la siguiente iteración

opencv.read();

opencv.flip(OpenCV.FLIP_HORIZONTAL);

opencv.absDiff();

opencv.convert(OpenCV.GRAY);

opencv.blur(OpenCV.BLUR, 3);

opencv.threshold(20);

image(opencv.image(), 0, 0);

opencv.remember(OpenCV.SOURCE, OpenCV.FLIP_HORIZONTAL); 

Para verificar si ha sucedido movimiento en una determinada área de la imagen se debe verificar si los píxeles que pertenecen a esa área se encuentran blancos (si hubo) o no.  Esta información se obtiene utilizando el método get(int x, int y) del objeto PImage el cual retorna el color del píxel seleccionado.  Por facilidad se recomienda que se obtenga el brillo (brightness(color)) de este píxel para su comparación.

El siguiente código revisa un área cuadrada de píxeles en búsqueda de movimiento en esa zona.

for(int px=x; px<x+size; px++)  
    for(int py=y; py<y+size; py++)     
        if (px < width && px > 0 && py < height && py > 0)       
            if (brightness(mImage.get(px, py)) > 127)
                count ++;

Screenshot

Imagen de movmiento sobre el objetivo (modo buffer)
Imagen de movmiento sobre el objetivo (modo buffer)

 

Enlaces

4 thoughts on “Detectando movimiento con OpenCV y Processing”

  1. Hola, he probado el código con la librería opencv para processing, sin embargo hay modificaciones, como cuando importas Hypermedia, pero al corregir eso, sale otro error: cannot find anything named “OpenCV.SOURCE” podrías actualizar tu código con la nueva librería de opencv para python?, te lo agradecería mucho, saludoss.

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