import cv2import numpy as npimport time# 前一帧图像previous_frame = None# 变化帧计数器frame_count = 0# 开始时间start_time = timetime# 打开摄像头video_capture = cv2VideoCapture0while True # 读取当前帧 ret frame = video_c

要在基础上实现声音报警，可以使用OpenCV的playsound库来播放音频文件。

首先，需要安装playsound库。可以使用以下命令来安装：

pip install playsound

然后，需要准备一个音频文件作为报警声音。可以将音频文件保存为alarm.wav。

最后，修改代码以在检测到变化超过一分钟时播放报警声音。以下是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np
from playsound import playsound
import time

# 前一帧图像
previous_frame = None
# 变化帧计数器
frame_count = 0
# 开始时间
start_time = time.time()

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame = video_capture.read()

    # 将当前帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 对灰度图像进行高斯模糊
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

    if previous_frame is None:
        # 如果是第一帧，则将当前帧作为前一帧
        previous_frame = gray
        continue

    # 计算当前帧与前一帧的差异
    frame_delta = cv2.absdiff(previous_frame, gray)
    # 使用阈值将差异图像二值化
    thresh = cv2.threshold(frame_delta, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    # 对二值图像进行膨胀操作
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 初始化变化标识符
    motion_detected = False

    for contour in contours:
        # 如果轮廓面积小于一定阈值，则忽略
        if cv2.contourArea(contour) < 500:
            continue

        # 计算轮廓的边界框
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
        # 在当前帧中绘制边界框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 设置变化标识符为True
        motion_detected = True

    if motion_detected:
        frame_count += 1
        # 如果变化帧计数器达到一定阈值（例如10帧），则开始计时
        if frame_count >= 10:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            # 如果变化持续一分钟
            if elapsed_time >= 60:
                # 播放报警声音
                playsound("alarm.wav")
                cv2.putText(frame, "Alarm", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
    else:
        # 重置变化帧计数器和开始时间
        frame_count = 0
        start_time = time.time()

    # 显示当前帧
    cv2.imshow("Motion Detection", frame)

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

# 释放摄像头和关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行修改后的代码，当检测到变化超过一分钟时，会播放报警声音