MAKER:CatawayCV／译：趣无尽 Cherry（转载请注明出处）
不得不承认，Maker 撩猫那可是一把好手。咱们的撩猫系列教程，前有《用 Arduino DIY 镭射激光逗猫神器》，后有《Petoi Nybble：树莓派猫奴玩家的福音》。
下面要介绍的这个用来为你看家护院，驱赶外来的随地大小便的入侵猫！
虽然本教程没有对计算机视觉的工作原理作特别详细的介绍，但会将项目构建的过程和代码分享给大家。
首先，这个喷水驱猫装备是一个低压的喷头，而且转动的速度比猫的反应要快。但请放心，它不会把猫咪喷成落汤猫，只是产生威慑效果，打消它们在后院大小便的念头。
来看一段简单视频：
材料清单
树莓派 Zero（Raspberry Pi Zero）×1
SD卡×1
树莓派摄像头×1
继电器×1
555定时器×1（可以用 Arduino 和一个继电器代替）
电磁阀×1
喷水头×1
电子产品的外壳×1
锤子×1
低分辨率的摄像头×1
系统介绍
1、树莓派摄像头检测到类似一只猫大小的物体的移动了数帧（下一步会说明）。
2、树莓派引爆喷水头。
3、猫落荒而逃。
4、视频自动上传到 Youtube 供大家伙儿围观。
编程
使用 openCV 的帧减法，你可以找到随时间变化的帧的区域，使用一些实用的函数，确定物体的大小以及其变化，最重要的是确实物体是否是猫。
你也可以自己在网上搜索有关帧减法的详细教程。
代码工作原理
1、摄像头要保持拍摄并将画面进行比较。检测到猫大小的物体将引起注意。
2、猫大小的物体变化持续超过 4 帧，树莓派将用 GPIO 为继电器供电并启动 Arduino。
3、Arduino 发送信号给第二个继电器供电五秒钟并激活电磁阀。电磁阀在通电时启动喷水头。
4、当喷水头启动时，摄像头会停止检测并记录视频。
5、将视频上传到你的 Youtube，同时上传到 Dropbox 进行微调系统。
使用两个继电器和一个 Arduino 来打开电磁阀的原因如下
1、录制视频时树莓派不能开关电磁阀，python 脚本直到视频结束后才能停止。因此当视频还在录制时，需要 Arduino 或555定时器作为独立的脚本来关闭电磁阀。
2、第一个继电器和 Arduino 可以用 555 定时器替换，它可以节省大量的时间和金钱。
3、树莓派不能直接触发电磁阀，因为树莓派的 GPIO 工作在 3.3v 和 51mA （最大值）上，而电磁阀需要 5V 并且大于 51mA 才触发。
4、可以裁剪每个画面的大小，除去不需要检测的区域，例如隔壁家的花园。
5、可能会错过一些画面，浪费时间来设置它。
代码如下
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,False) 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()
组装
1、将所有电器安装防水外壳，并使用胶带和热熔胶固定到位。
2、开始投入运转。
误报的情况
设备也会存在误报的情况，也许它也会喷到你的家人或朋友。因此提供一个专业的意见——在门上安装一个关闭设备的开关。
教程中如有误的地方请多多包涵与指教。希望你喜欢这个项目。
https://make.quwj.com/project/124
via