【Python】OpenCVで動体検知を実装する方法｜防犯カメラの基本構成

オフィスや自宅の見守り用途として、WebカメラやUSBカメラを使った「動体検知システム」が注目されています。PythonのOpenCVを使えば、監視映像に動きがあった場合に自動で録画や通知を行う仕組みを自作できます。

この記事では、OpenCVを活用して動きのあったフレームを検出・表示・記録する基本構成を紹介します。

前提ライブラリのインストール
動体検知の基本原理
基本スクリプト：動きのあるエリアを矩形で表示
動きを検知したら画像を保存する
応用アイデア
注意点と改善のヒント
まとめ

前提ライブラリのインストール

pip install opencv-python

動体検知の基本原理

フレーム間の差分をとり、変化が大きいエリアを「動き」と判断します。以下のような処理を組み合わせます。

グレースケール化
ぼかし（ノイズ軽減）
フレーム間の差分
閾値処理と輪郭抽出

基本スクリプト：動きのあるエリアを矩形で表示

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame1 = cap.read()
ret, frame2 = cap.read()

while cap.isOpened():
    # フレームの差分を計算
    diff = cv2.absdiff(frame1, frame2)
    gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    _, thresh = cv2.threshold(blur, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    dilated = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

    # 輪郭を取得して矩形で囲む
    contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) < 1000:
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(frame1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Motion Detection", frame1)
    frame1 = frame2
    ret, frame2 = cap.read()

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

動きを検知したら画像を保存する

import datetime

if cv2.contourArea(contour) > 1000:
    now = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    cv2.imwrite(f"motion_{now}.jpg", frame1)

不審な動きがあったときだけキャプチャを残す設計にすれば、ストレージも節約できます。