第1步：主要項(xiàng)目必需

Raspberry Pi zero＆amp; SD卡

Raspberry Pi攝像機(jī)

繼電器

555計(jì)時(shí)器。..。（如果您的555計(jì)時(shí)器未到達(dá)，則為arduino和另一個(gè)繼電器）

電磁閥

灑水器

電子產(chǎn)品的某種外殼

愿意用6噸大錘打一個(gè)隱喻釘子

分辨率很低的相機(jī)你幾乎看不到水，但仍然可以看到貓跑來掩護(hù)

第2步：系統(tǒng)

1，Pi相機(jī)檢測到一個(gè)貓大小的物體移動(dòng)幾個(gè)相機(jī)幀（下一步驟中已經(jīng)開始）

2，Pi啟動(dòng)噴水器

3，Cat跑步封面

4，視頻自動(dòng)上傳到y(tǒng)outube以便查看樂趣

第3步：編碼時(shí)間

使用openCV使用幀減法，您可以找到隨時(shí)間變化的幀的區(qū)域，使用一些漂亮的函數(shù)，您可以確定這些變化有多大以及它們是否會(huì)持續(xù)存在，最重要的是找出它們是否是貓大小。

有相當(dāng)?shù)腶f關(guān)于幀減法的新教程，如果你進(jìn)行快速谷歌搜索，會(huì)詳細(xì)介紹。

代碼工作原理概述

1，相機(jī)不斷拍攝幀并將它們與最后

2，如果檢測到貓大小的形狀，則注意到

3，如果貓大小的變化持續(xù)超過4幀，則pi使用其GPIO為繼電器供電以啟動(dòng)arduino

4，arduino發(fā)送信號(hào)給第二個(gè)繼電器供電5秒鐘，激活電磁閥

5，電磁閥通電時(shí)允許水進(jìn)入噴水器

6，當(dāng)噴水器處于活動(dòng)狀態(tài)時(shí)，攝像頭停止檢測并記錄視頻

7，視頻上傳到Y(jié)outube

8，靜止圖像上傳到保管箱以進(jìn)行微調(diào)系統(tǒng)

注意 - 為什么我最終使用2個(gè)繼電器和一個(gè)arduino打開電磁閥5秒鐘。..。..。

1，pi錄制視頻時(shí)pi不能啟動(dòng)和停止電磁閥scrips暫停直到視頻結(jié)束，因此需要arduino（或555計(jì)時(shí)器）允許當(dāng)視頻仍在錄制時(shí)，電磁鐵打開和關(guān)閉獨(dú)立于腳本。

2，第一個(gè)繼電器和arduino可以用555定時(shí)器替換，但是沒有及時(shí)發(fā)布這個(gè)項(xiàng)目，555將節(jié)省大量的時(shí)間和金錢和步驟。

3，pi不能直接觸發(fā)螺線管，因?yàn)镻i GPIO工作在3.3v和51mA最大值，螺線管需要5V和更多觸發(fā)時(shí)不超過51mA。

4，可以裁剪每個(gè)幀以去除不需要的區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)檢測，例如neigbors garden。如果不這樣做會(huì)導(dǎo)致鄰居給你的花園帶來困惑的看法，因?yàn)槊看嗡脒M(jìn)入他的棚子時(shí)灑水器就會(huì)熄火。

5，我可能錯(cuò)過了一些明顯的東西，浪費(fèi)了我的時(shí)間來設(shè)置它像這樣。

以下代碼

import cv2

import numpy as np

import argparse #cat

import time

import RPi.GPIO as GPIO

import os

import dropbox

from picamera.array import PiRGBArray

from picamera import PiCamera

#------------------------------------------------Upload to youtube---------------------------------------

def HDtoYoutube（）：

ctime = time.strftime（“_%H-%M-%S”）

cdate = time.strftime（“_%d-%m-%Y”）

vidname = ctime + cdate

#Trigger relay

GPIO.output（11，True）

time.sleep（.5）

GPIO.output（11，F(xiàn)alse）

print（“Taking Video”）

try：

#Take Video

os.system（‘raspivid -w 1640 -h 922 -o vid{0}.h264 -t 15000’.format（vidname））

#Upload to youtube

print（“Uploading to YouTube”）

os.system（‘sudo youtube-upload --title=“Cat Got Wet {0}” --client-secrets=client_secret.json vid{0}.h264’.format（vidname））

#Remove video file when done

os.remove（‘vid{0}.h264’.format（vidname））

print（“Video uploaded and removed from Pi”）

except：

pass

#------------------------------------------------Stills to dropbox---------------------------------------

def StillsToDropbox（）：

print（“Uploading Still To Dropbox Function”）

access_token = ‘Ah ah ah， you didn’t say the magic word.。.Ah ah ah， you didn‘t say the magic word’

ctime = time.strftime（“%H：%M：%S”）

cdate = time.strftime（“%d-%m-%Y”）

try：

filename = “/Motion/{0}/DetectedAt_{1}.jpg”.format（cdate， ctime）

print（filename）

client = dropbox.client.DropboxClient（access_token）

image = open（“ToDropbox.jpg”， ‘rb’）

client.put_file（filename， image）

image.close（）

os.remove（“ToDropbox.jpg”）

except：

pass

#------------------------------------------------Detect motion-----------------------------------------

def DetectMotion（）：

#Define vars

min_area = 400

tolarance = 25 #change in pixel

bluramount = 21

timetoforget = 0.5

kernel = np.ones（（5，5），np.uint8） #used for dialate

MotionCounter = 0

MinTargetArea = 600 #smallest size to detect

MaxTargetArea = 5000 #Largest size to detect

now = time.time（）

then = time.time（）

#initialise camera

camera = PiCamera（）

camera.resolution = （640，480）

camera.framerate = 10

rawCapture = PiRGBArray（camera， size=（640，480））

#warmup camera

time.sleep（1）

#Grab first frame & prep it to go into cv2.acumulate weight

camera.capture（rawCapture， format=“bgr”）

avg = rawCapture.array

#Crop out unwanted region

PolyCrop = np.array（ ［［［362，480］，［613，365］，［628，161］，［498，0］，［640，0］，［640，480］］］， dtype=np.int32 ）

cv2.fillPoly（avg， PolyCrop， 0，0，0）

#Process image

avg = cv2.cvtColor（avg， cv2.COLOR_BGR2GRAY）

avg = cv2.GaussianBlur（avg， （bluramount， bluramount）， 0）

avg = avg.copy（）.astype（“float”）

rawCapture.truncate（0）

print（“Ready to detect”）

#capture frames

for frame in camera.capture_continuous（rawCapture， format=“bgr”， use_video_port=True）：

#Pause Switch

loopgo = GPIO.input（PauseNow）

#print（loopgo）

while loopgo == 0：

#print（loopgo）

loopgo = GPIO.input（PauseNow）

time.sleep（1）

#grabs raw numpy array

currentframe = frame.array

key = cv2.waitKey（1） & 0xFF

#Crop out unwanted region

cv2.fillPoly（currentframe， PolyCrop， 0，0，0）

rawCapture.truncate（0） #Clear frame buffer for next loop

currentgray = cv2.cvtColor（currentframe， cv2.COLOR_BGR2GRAY）

currentgray = cv2.GaussianBlur（currentgray， （bluramount， bluramount）， 0）

#make time average frame

cv2.accumulateWeighted（currentgray， avg， timetoforget）

#get difference in frame

frameDelta = cv2.absdiff（currentgray， cv2.convertScaleAbs（avg））

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

#Turn to blob

thresh = cv2.dilate（thresh， kernel， iterations = 10） #dilate

thresh = cv2.morphologyEx（thresh， cv2.MORPH_CLOSE， kernel） #close holes

thresh = cv2.erode（thresh， kernel， iterations = 5） #erode

#contours

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

# loop over the contours

for c in cnts：

# if the contour is too small， ignore it

if cv2.contourArea（c） 《 min_area：

continue

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

# and update the textq

（x， y， w， h） = cv2.boundingRect（c）

#Too small ： Red Box

if cv2.contourArea（c） 《 MinTargetArea：

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

#MotionCounter = MotionCounter + 1 #Debug take all the pictures

print（“MotionDetected”）

#Just right ： Green Box

if cv2.contourArea（c） 》= MinTargetArea and cv2.contourArea（c） 《= MaxTargetArea：

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

MotionCounter = MotionCounter + 1 #Debug take all the pictures

print（“MotionDetected”）

#Too big ： Blue Box

if cv2.contourArea（c） 》 MaxTargetArea：

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

#MotionCounter = MotionCounter + 1 #Debug take all the pictures

print（“MotionDetected”）

#Keep now up to date

now = time.time（）

#MotionCounterTimer

if （MotionCounter 》 0）：

if （now - then 》 10）：

MotionCounter = 0

then = time.time（）

#Break loop on pressing Q

if key == ord（“q”）：

break

#If motion persists save current frame and activate countermeasures

if MotionCounter 》= 4：

MotionCounter = 0

cv2.imwrite（‘ToDropbox.jpg’， currentframe）

camera.close（）

return True

#------------------------------------------------Main---------------------------------------

try：

#Set Pins

GPIO.setmode（GPIO.BOARD）

PauseNow=12

GPIO.setup（11，GPIO.OUT）

GPIO.setup（PauseNow，GPIO.IN，pull_up_down=GPIO.PUD_UP）

while True：

MotionDetected = False

MotionDetected = DetectMotion（）

if MotionDetected == True：

HDtoYoutube（）

StillsToDropbox（）

except KeyboardInterrupt：

print（“Keyboard Interupt”）

except：

print（“Other Error”）

finally：

GPIO.cleanup（）

#HowToTriggerRealProgrammersWithBadCode

第4步：將它放在一起

將電器塞入防水外殼，將物品擰入墻壁并使用大量膠帶和熱膠

第5步：結(jié)果

什么時(shí)候有效

第6步：誤報(bào)

如果沒有，它會(huì)噴射貓影，你的妻子和你的女兒。

Pro -tip - 在門旁邊放一個(gè)開關(guān)，暫停運(yùn)動(dòng)檢測程序。..。.然后忘記使用它并在放入垃圾箱時(shí)弄濕。