机器人卫士编程脚本模板242

机器人卫士是越来越流行的自动化工具，用于执行各种任务，例如监视、警报和访问控制。编程这些机器人需要一个健壮且高效的脚本模板，本文将介绍一个全面的机器人卫士编程脚本模板，涵盖从基本配置到高级功能的所有方面。

基本配置

1. 引入必要的库和依赖项
```
import numpy as np
import cv2
import time
import datetime
```

2. 定义全局常量
```
CAMERA_WIDTH = 640
CAMERA_HEIGHT = 480
FPS = 30
```

相机捕获和处理

1. 初始化相机
```
cap = (0)
(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, CAMERA_WIDTH)
(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, CAMERA_HEIGHT)
```

2. 从相机读取帧
```
ret, frame = ()
```

3. 帧预处理（例如缩放、转换等）
```
frame = (frame, (480, 360))
```

运动检测

1. 背景建模（使用背景减法算法）
```
bg_model = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
bg_mask = (frame)
```

2. 阈值处理和轮廓检测
```
ret, thresh = (bg_mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = (thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```

3. 过滤小轮廓（例如噪音）
```
for contour in contours:
area = (contour)
if area < 500:
(frame, [contour], -1, (0, 0, 0), -1)
```

警报和通知

1. 定义警报触发条件
```
num_contours = len(contours)
if num_contours > 0:
is_alarm_triggered = True
```

2. 发送警报（例如电子邮件、推送通知）
```
if is_alarm_triggered:
send_email(subject="Motion Detected", body="Motion has been detected by the robot guard.")
send_push_notification(message="Motion Detected")
```

数据记录

1. 初始化 CSV 写入器
```
with open('', 'w') as f:
('Timestamp, Number of Contours')
```

2. 将数据写入 CSV 文件
```
timestamp = ().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
num_contours = len(contours)
with open('', 'a') as f:
(f'{timestamp}, {num_contours}')
```

高级功能

1. 对象跟踪（使用 Kalman 滤波）
```
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
tracker_init = (frame, bbox)
```

2. 面部识别（使用人脸识别库）
```
detector = ('')
faces = (frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
```

3. 云端集成（使用 MQTT 或 REST API）
```
client = ()
('127.0.0.1', 1883)
('topic/robot_guard', payload)
```