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要实现监控摄像头画面变动报警，特别是检测到有人闯入时发出警报，可以使用Python结合OpenCV和一些深度学习模型来实现。

以下是一个基本的示例代码，它使用OpenCV来捕获摄像头画面，并通过帧间差分法来检测运动。

所需库安装

首先，你需要安装一些必要的Python库：pip install opencv-pythonpip install opencv-python-headlesspip install numpy

以下是一个基本的示例代码，使用OpenCV来捕获摄像头画面，并检测画面中的变化：

import cv2
import numpy as np

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取第一帧
ret, frame1 = cap.read()
gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray1 = cv2.GaussianBlur(gray1, (21, 21), 0)

while True:
    # 读取下一帧
    ret, frame2 = cap.read()
    gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.GaussianBlur(gray2, (21, 21), 0)

    # 计算两帧之间的差分
    delta_frame = cv2.absdiff(gray1, gray2)
    thresh = cv2.threshold(delta_frame, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

    # 查找阈值图像中的轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) < 500:
            continue
        # 画出轮廓（即检测到的运动区域）
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(frame2, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        print("有人闯入！")

    # 显示结果帧
    cv2.imshow("Frame", frame2)

    # 更新前一帧
    gray1 = gray2.copy()

    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码解释

初始化摄像头：使用 cv2.VideoCapture(0) 打开默认摄像头。

读取第一帧：读取第一帧并转换为灰度图，然后进行高斯模糊处理。

循环读取帧：在循环中不断读取下一帧，并转换为灰度图和进行高斯模糊处理。

计算差分：计算当前帧和前一帧之间的差分，得到运动区域。

阈值处理：对差分图像进行阈值处理和膨胀操作，以获得更明显的运动区域。

查找轮廓：在阈值图像中查找轮廓，即检测到的运动区域。

画出轮廓：对运动区域画出矩形框，并打印报警信息。

显示结果帧：显示当前帧。

更新前一帧：将当前帧更新为前一帧，以便进行下一次比较。

退出循环：按下 'q' 键退出循环。

释放资源：释放摄像头并关闭所有窗口。

注意事项

这个示例代码是一个基本的运动检测器，它通过帧间差分法来检测运动。

实际应用中可能需要更多的优化和处理，例如减少误报、使用更高级的运动检测算法（如深度学习模型）等。

如果需要更精确的入侵检测，可以考虑使用预训练的深度学习模型（如YOLO、SSD等）进行目标检测和分类。