利用Dragonbaord 410c开发板搭建具有运动追踪功能摄像头

很多时候我们不在家的时候，都希望能够了解到家里的情况，这时候你可能想到需要一个web摄像头来进行监控，但是作为一个410c开放爱好者，我们去买一个这样的摄像头就太浪费了，今天就带大家一起来用手中的dragonbaord 410c开发板来实现一些个简单的带有运动追踪功能的摄像头，废话不多说，接下来上干货。

一、准备工作

准备一块dragonboard 410c开发板、一个USB摄像头、鼠标、键盘当然还有适配器和能够接入网络的wifi热点。

这里鼠标和键盘主要是用来进行开发，如果你的dragonboard 410c开发板已经安装好了debain操作系统，这里我们接下来的工作将全部在dragonboard 410c开发板上完成，不需要PC机，具体环境搭建参考如下：

按照上述环境搭建后，就可以启动你的dragonboard410c开发板了，这里首先我们不连接摄像头，直接连接鼠标，因为还需要配置你的dragonboard 410c开发板的网络和在上面进行编程，编号程序后运行程序的时候再讲鼠标拔掉，连接USB摄像头。

二、代码实现

整个开发过程中采用Python脚本语言来进行设计，并且借助于opencvpython库来进行相关的图形处理操作，废话不多说，具体代码如下：

#!/usr/bin/env python

import argparse

import dateTIme

import imuTIls

import TIme

import cv2

import numpy as np

ap = argparse.ArgumentParser()

ap.add_argument("-v","--video", help="path to the video file")

ap.add_argument("-a","--min-area", type=int, default=5000, help="minimum areasize")

args = vars(ap.parse_args())

 ifargs.get("video", None) is None:

   camera = cv2.VideoCapture(0)

   TIme.sleep(0.1)

 else:

   camera = cv2.VideoCapture(args["video"])

 framenext = None

firstFrame = None

i=0

while True:

   (grabbed, frame) = camera.read()

   text = "Unoccupied"

   if not grabbed:

       break

   frame = imutils.resize(frame, width=500)

   framenext = frame

   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   #gray_pre = np.float32(gray)

   gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

   if firstFrame is None:

       firstFrame = gray

       continue           

   frameDelta = cv2.absdiff(firstFrame, gray)

   thresh = cv2.threshold(frameDelta, 115, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

   thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

   (cnts, _) = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,

       cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for c in cnts:

       # if the contour is too small, ignore it

       if cv2.contourArea(c) < args["min_area"]:

           continue

        # compute the bounding box for the contour  draw it on the frame

       # and update the text

       (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)

       cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

       text = "Occupied"

# caculation feature points

   graynext  =cv2.cvtColor(framenext, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   #graynext = np.float32(graynext