【源码】基于Python和OpenCV的智能安全监控摄像头系统

项目简介

本项目是一个智能家居智能安全监控摄像头系统，运用Python和OpenCV库实现视频捕获、图像处理与对象检测。借助Raspberry Pi运行系统，能够实时捕获并传输视频流。系统可检测视频中的对象，在检测到特定对象时发送含图像信息的电子邮件通知，同时具备基本身份验证功能，保证只有授权用户能访问和操作监控画面。

项目的主要特性和功能

1. 视频捕获和传输：利用Raspberry Pi的摄像头实时捕获视频流，同一网络下的设备可通过浏览器访问查看。
2. 图像处理和对象检测：采用OpenCV库处理图像、检测特定对象（如人、车辆等），并在检测对象周围绘制矩形框标记。
3. 电子邮件通知：检测到特定对象时，系统发送带图像信息的邮件，方便用户远程查看监控画面。
4. 基本身份验证：通过Flask的BasicAuth扩展，确保只有授权用户可访问监控画面和相关功能。
5. 灵活的模型替换：提供多种对象检测模型（人脸、全身、上半身检测等），用户可按需选择或更换。

安装使用步骤

1. 配置摄像头及安装依赖库

在Raspberry Pi上配置摄像头，参考以下命令： sudo raspi-config 选择Interface Options，再选Pi Camera并开启，按Finish退出。可通过以下命令验证摄像头是否正常工作： raspistill -o image.jpg 安装所需依赖库（如OpenCV、Flask等），OpenCV安装可参考tutorial。

2. 复制项目代码并安装依赖

复制项目代码到本地，进入项目目录： cd Smart - Security - Camera 激活虚拟环境： bash source ~/.profile workon cv 安装项目依赖： pip install -r requirements.txt 若使用Python 3，需修改mail.py文件顶部的导入语句及print语句。

3. 配置相关文件

配置mail.py文件，替换邮箱和密码： ``` fromEmail = 'your_email@gmail.com' fromEmailPassword = 'your_password'

toEmail = 'recipient_email@gmail.com' `` 还可修改main.py`文件中的部分属性，如更换对象检测模型。

4. 运行主程序

python main.py

5. 访问实时视频流

通过浏览器访问实时视频流：在同一网络下，通过ifconfig命令获取Raspberry Pi的inet地址，访问<raspberrypi_ip>:5000。若要在不同网络访问，可使用ngrok，运行./ngrok http 5000后访问生成的链接。

6. 系统运行

系统自动检测视频中的对象，检测到特定对象时会发送电子邮件通知。

注意事项

• 使用前确保正确配置摄像头并安装相关依赖库。
• 为安全起见，不要在代码中直接存放邮箱密码，建议使用应用密码或安全的凭据管理方式。
• 邮件发送功能需网络连接和稳定的SMTP服务器支持，确保网络稳定并正确配置相关信息。

下载地址

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