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速度攝像頭 - 對象運動跟踪器

RPI，UNIX和Windows速度攝像頭使用Python，OpenCV，RPI攝像頭模塊，USB CAM或IP CAM

有關詳細信息，請參見程序功能，Wiki說明和YouTube視頻。

請注意Re Bullseye：

Speed-Cam.py Ver 11.26及更大的現在將在Raspberry Pi Os Bullseye或以後使用PI攝像機模塊以及USBCAM和IP/RTSP攝像機運行。對於PICAMERA支持運行sudo raspi-config ，接口選項，然後啟用/禁用舊版攝像頭選項並重新啟動。

RPI快速捲髮安裝或升級

重要的是- 將不會作為raspbian sudo apt-get更新和sudo apt-get升級作為一部分
Speed-install.sh ，強烈建議您在安裝之前運行這些操作，以確保您的系統是最新的。

步驟1

在下面的代碼框的右側按GITHUB複製圖標。
或用鼠標左鍵突出顯示捲曲命令在下面的代碼框中。右鍵單擊“突出顯示區域”中的鼠標，然後選擇副本。 

 curl -L https://raw.github.com/pageauc/speed-camera/master/speed-install.sh | bash

步驟2

在RPI PUTTY SSH或終端會話中，請右鍵單擊，選擇粘貼，然後輸入以下載並運行腳本。

這將下載並運行speed-install.sh腳本。如果在python3下運行，則如果未安裝，則需要安裝OpenCV3。如果您需要編譯OpENCV，請參閱菜單驅動的compencv3從源項目中查看我的github repo

Ver 13.00筆記

版本13.05是主要的速度攝像頭修訂版。相機線程代碼現在由strmcam.py模塊處理。 config.py變量名稱已更改，因此您需要備份和cp config.py.new config.py（詳細信息請參見下文）
重要的是：所有設置均在config.py中。升級到VER 13.05或更高時，您可以刪除ConfigCam.py。插件現在工作。您可以自定義插件文件以適合所需或創建自己的插件。如果要升級，則應刪除，請移動舊插件，以便在升級期間下載新插件。如果您發現錯誤或問題，請發布GitHub問題。克勞德

重要的速度-CAM.PY VER 8.X或更高的需要更新的Config.py和插件。 

 cd ~/speed-camera
cp config.py config.py.bak
cp config.py.new config.py

替換插件重命名（或刪除）插件文件夾，下面

 cd ~/speed-camera
mv plugins pluginsold   # renames plugins folder
rm -r plugins           # deletes plugins folder

然後運行menubox.sh升級菜單選擇。

Mac或Windows系統

請參閱Windows 10/11或Apple Mac Docker安裝快速啟動
或Windows或Unix發行版安裝沒有Docker

程序說明

這是一個覆盆子PI，Windows，Unix發行計算機OPENCV對象速度相機演示程序。它用Python編寫，並使用OpenCV來檢測和跟踪最小像素區域上方相機視圖中最大移動對象的X，y坐標。

用戶變量存儲在config.py文件中。運動檢測僅限於mo_crop_y_upper ， mo_crop_y_lower ， mo_crop_x_left ， mo_crop_x_right變量（路或感興趣的區域）。 mo_crop_auto_on = true覆蓋手動設置，並將根據圖像大小自動計算一個粗糙的裁剪區域。運動跟踪由config.py中的mo_track_event_count變量控制。這設置了軌道事件的數量和像素的軌道長度。這可能需要調整為相機視圖，CPU速度等。速度是根據cal_obj_px_和cal_obj_mm_的L2R和R2L運動方向計算的。視頻流幀映像將被捕獲並保存在媒體/圖像日期的子文件夾中（可選）每個變量IM_SUBDIR_MAX_FIELS = 2000有關變量設置詳細信息，請參見Config.py文件。

如果log_data_to_csv = true ，則將使用存儲在CSV（Comma分離值）格式中的事件數據創建/更新speed-cam.csv文件。可以將其導入到電子表格，數據庫等程序中，以進行進一步處理。版本8.9添加了一個SQLITE3數據庫來存儲速度數據。默認值是data/speed_cam.db，其中包含速度表中的數據。數據庫設置可以從config.py管理。數據庫是從config.py設置自動創建的。有關更多詳細信息，請參閱如何管理SQLITE3數據庫

管理員，報告，圖形和實用程序腳本

  • Menubox.SH腳本是一個Whiptail菜單系統，可更輕鬆地管理程序設置和操作。
  • run.sh此BASH腳本使用susceorCtl來管理speed-cam.py和weberver.py的開始，停止，狀態。由於RTSP流的中斷而配置為AutoStart。有關詳細信息，請參見“主管文件夾中的conf文件”。注意：您必須運行./run.sh安裝才能初始化符號鏈接到/etc/supervisor/conf.d文件夾。在運行之前，請停止運行任何速度攝像機和/或WebSever進程。 /run.shstart
  • Weberver.py允許從Web瀏覽器查看圖像和/或數據（請參閱Web.Py有關WebServer設置）
  • RCLONE管理設置和設置，用於可選的遠程文件同步到Google Drive，Dropbox等遠程存儲服務。
  • Watch-App.sh用於從遠程存儲服務中管理設置。加上應用程序監視。
  • sql-make-graph-count-totals.py查詢sqlite數據庫，並生成一個或多個matplotlib圖像，並保存到媒體/圖形文件夾中。圖形顯示按小時，日或月的計數，用於特定的前幾天和速度。可以從matplotlib圖像設置部分下的config.py graph_run_list變量管理多個報告。
  • sql-make-graph-speed-ave.py查詢sqlite數據庫並生成一個或多個matplotlib圖像，並保存到媒體/圖形文件夾中。圖表顯示了前幾天規定的速度和速度的平均速度。可以從matplotlib圖像設置部分下的config.py graph_run_list變量管理多個報告。
  • sql-speed_gt.py查詢sqlite數據庫，並生成帶有圖像鏈接的HTML格式報告，並保存到媒體/報告文件夾中。可以接受參數，如果沒有參數，則會提示用戶
  • Makehtml.py創建了將CSV和圖像數據組合在一起的HTML文件，以便於從Web瀏覽器查看並保存到媒體/HTML文件夾。
  • speed-search.py​​允許使用OpenCV模板匹配搜索相似的目標對像圖像。結果保存到媒體/搜索文件夾。
  • alpr-speed.py這是一個演示，它使用OpenAlpr車牌讀取器處理現有的速度攝像頭圖像，並具有車輛的前視圖。輸出保存到媒體/ALPR文件夾。有關安裝，設置和運行詳細信息，請參見Alpr Wiki Documentaion

參考鏈接

  • YouTube教程視頻https://www.youtube.com/watch?v=n2wt3qb0siu
  • YouTube速度失誤視頻https://youtu.be/-xdb_x_cbc8
  • YouTube速度攝像機視頻https://youtu.be/eri50bbjuro
  • YouTube Motion-Track視頻https://youtu.be/09js7twpbsq
  • 如何製造便宜的自製速度攝像頭
  • 速度攝像頭RPI論壇發布https://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php?p=1004150#p1004150
  • YouTube頻道https://www.youtube.com/user/pageaucp
  • 速度攝像頭github repo https://github.com/pageauc/speed-camera

要求

Raspberry Pi計算機和已安裝的RPI攝像頭模塊或USB攝像頭插入了。確保測試硬件並有效。大多數RPI型號都可以正常工作。四方核RPI將由於螺紋而大大提高性能。建議使用最近版的Raspbian操作系統。
或者
MS Windows或Unix Distro計算機，帶有USB Web攝像頭插入並安裝了最新版本的Python，請參閱Wiki詳細信息。

建議您升級到OPENCV版本3.xx，以簡化opencv 3.4.2的源

Windows或NON RPI UNIX安裝

對於Windows或Unix計算機平台（非RPI或Debian），請確保您擁有最新的Python版本。要下載並安裝Python和OpenCV

最新的Python版本包括運行此代碼所需的Numpy和最近的OpenCV版本。您還需要安裝和工作USB Web攝像頭。要安裝此程序，請訪問https://github.com/pageauc/speed-camera的GitHub項目頁面，選擇“綠色克隆”或“下載”按鈕。這些文件將被克隆或拉鍊到速度相機文件夾中。您可以從Python IDLE應用程序（推薦），GUI桌面或命令提示終端窗口運行代碼。注意bash .sh shell腳本將無法與Windows一起使用，除非為Windows安裝了對Bash的特殊支持，例如http://win-bash.sourceforge.net/ http://www.cygwin.com/注意：我尚未對其進行測試。

Docker安裝快速啟動

快速攝像機支持Docker安裝
Apple Macintosh根據系統要求和說明
和
Microsoft Windows 10/11 64位，啟用了BIOS虛擬化和Microsoft Windows子系統，用於Linux WSL 2每個系統要求和說明。

  1. 下載並安裝系統的Docker桌面
  2. 使用綠色克隆按鈕克隆GitHub速度攝像頭存儲庫（右上）
  3. 運行Docker-compose從您將存儲庫的目錄組成。
  4. Docker容器可能會退出，因為它使用默認配置。
  5. 編輯配置文件 @ config/config.py
  6. 運行Docker-Compose每個文檔
  7. 在本地運行Docker Build命令以獲取新的圖像。

覆盆子PI手冊安裝或升級

從登錄中的RPI SSH會話或控制台終端執行以下操作。允許您在運行之前查看安裝代碼

 cd ~
wget https://raw.github.com/pageauc/speed-camera/master/speed-install.sh
more speed-install.sh       # You can review code if you wish
chmod +x speed-install.sh
./speed-install.sh  # runs install script.

運行以查看詳細記錄

 cd ~/speed-camera    
./speed-cam.py

請查看如何運行速度-CAM.PY WIKI部分

重要的速度攝像頭將以calibrate_on = true模式開始。
根據需要在Config.py文件中查看設置，並用Nano編輯變量。您將需要執行校準以設置config.py cal_obj_px_和cal_obj_mm_的正確值，用於L2R和R2L方向。變量基於從相機到以速度測量對象的距離。有關更多詳細信息，請參見校準程序。

可以為您的系統和OPENCV版本調整config.py運動跟踪變量，稱為track_counter =。默認值為5，但是Quad Core RPI3和最新的OPENCV版本EG 3.4.2可以是10-15或更大。這將需要監視詳細日誌消息以微調。

運行Menubox.sh 

 cd ~/speed-camera
./menubox.sh

使用Menubox.SH更容易使用管理速度攝像頭（一旦校準和/或測試完成）
Menubox主菜單

每個示例屏幕截圖從Web瀏覽器中查看速度攝像頭數據和趨勢。這些可以從Menubox.SH菜單選擇或通過Console或Crontab計劃運行腳本生成。

速度攝像頭圖文件夾網頁
速度攝像頭報告文件夾網頁
速度攝像頭HTML文件夾網頁

您可以直接從速度Web瀏覽器頁面查看最新圖像或歷史圖像。這些是動態創建的，並顯示最新的圖像。按下網頁刷新按鈕更新顯示速度攝像頭最近的文件夾網頁
速度攝像頭圖像文件夾網頁

學分

其中一些代碼基於Kyle Hounslow的YouTube教程，此處使用C https://www.youtube.com/watch?v=x6rpdrzzgjg？

感謝Adrian Rosebrock Jrosebr1的http://www.pyimagesearch.com，請訪問https://github.com/jrosebr1/imutils/imutils/blob/blob/master/master/master/imutils/imutils/video/pivideo/pivideostream.py.py-pypivideostream類代碼

玩得開心
克勞德·帕戈（Claude Pageau）
YouTube頻道https://www.youtube.com/user/pageaucp
github repo https://github.com/pageauc

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