サクッとLINE通知できる監視カメラの作り方。対動物観察にも。

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サクッとLINE通知できる監視カメラの作り方。対動物観察にも。

2020Nov23
Let's play with AI python Raspberry Pi

サクッとLINE通知できる監視カメラの作り方。対動物観察にも。

1 Let’s play with AI.
2 どんな監視カメラ？
3 必要なもの
4 監視方法
5 LINE通知方法
6 ラズパイのセットアップ
7 いきなりソースコード
8 自動起動
9 自動再起動の設定
10 これで準備完了
11 応用編
12 これ読んでも分からんという方へ

Let’s play with AI.

こんにちは。

AI coordinator管理人の清水秀樹です。

最近はyoutubeばかりでブログの更新をしてませんでした。

youtube楽しいですね。

ということで、表題の通り、今回はブログで「LINE通知できる監視カメラの作り方」を紹介したいと思います。

とても簡単にできるので興味ある方はぜひ作ってみてください。

どんな監視カメラ？

動体を検知すると10秒おきに写真を撮影しLINEに通知するというもの。

動体検知なので、動くものを見つけた瞬間から写真撮影を始めます。

必要なもの

ラズパイ（別にPCでも良い）
ラズパイカメラ（別にUSBカメラでも良い）

です。ラズパイ持ってねぇ～よって方はPCでも大丈夫です。

ただラズパイの方が置き場所のスペースが少なくて済みます。

監視方法

人だの鳥だのを検知した時に写真とるぞ！！っと意気込んでもよいのですが、マシンパワー必要だし時間かかるしで、今回紹介するのは簡単にカメラ映像から動体検知して写真撮る方法で紹介します。

ちなみに動体検知ってなんだよって方はこの動画を参考にしてください。

LINE通知方法

ラズパイ（またはPC）から撮影した写真でLINE通知するにはLINE Notifyを使用します。

無料です。

ログインしてトークンを発行しましょう。

やり方については紹介しているサイトが他にたくさんあるのでここでは割愛します。

ラズパイのセットアップ

カメラを使えるようにしましょう。

こちらもやり方は適当にググってください。

いきなりソースコード

githubに公開しています。

line_notify_tokenとline = に発行した自身のトークンに変更して使用してください。

それだけで動きます。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import os
import datetime
import time
import numpy as np
import requests,os

# os.chdir("./photo") #画像保存先に移動
line_notify_token = '発行したトークン'
line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
message = '誰かな？？'

def flame_sub(im1,im2,im3,th,blur):
    d1 = cv2.absdiff(im3, im2)
    d2 = cv2.absdiff(im2, im1)
    diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
    # True if the difference is smaller than the threshold.
    mask = diff < th
    # Generate an array with the same size as the background image
    im_mask = np.empty((im1.shape[0],im1.shape[1]),np.uint8)
    im_mask[:][:]=255
    # True parts (background) are painted in black.
    im_mask[mask]=0
    # Small noise reduction
    im_mask = cv2.medianBlur(im_mask,blur)

    return  im_mask

if __name__ == '__main__':
    cam = cv2.VideoCapture(0)
    #cam.set(3, 640)  # Width
    #cam.set(4, 380)  # Heigh
    im1 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    im2 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    im3 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    new_dir_path = 'data'
    save_flg = 0

    #Create a saving folder
    try:
        os.makedirs(new_dir_path)
    except FileExistsError:
        pass

    start = time.time()

    while True:
        # Difference between frames
        im_fs = flame_sub(im1,im2,im3,5,7)
        #cv2.imshow("Motion Mask",im_fs)

        #Detecting contours
        cnts = cv2.findContours(im_fs, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
        ret, frame = cam.read()

        backup_frame = frame.copy()

        #Surround the outline with squares.
        for c in cnts:
           x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
           if w < 40: continue
           save_flg = 1
           cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h),(0, 255, 0), 3)

        # motion detection
        time_lag = time.time() - start
        if save_flg == 1 and time_lag > 10:
            start = time.time()
            save_path = new_dir_path + '/' + str('{0:%Y%m%d%H%S}'.format(datetime.datetime.now())) + '.jpg'
            cv2.imwrite(save_path, backup_frame,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,30])
            save_flg = 0

            #line
            payload = {'message': message}
            headers = {'Authorization': 'Bearer ' + line_notify_token}
            files = {'imageFile': open(save_path, "rb")} #バイナリファイルを開く
            line_notify = requests.post(line_notify_api, data=payload, headers=headers, files=files)

        #cv2.imshow("Input",frame)

        im1 = im2
        im2 = im3
        im3 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        key = cv2.waitKey(10)
        # Press the Esc key and you're done.
        if key == 27:
            cv2.destroyAllWindows()
            break