🎥 Detección de Personas en Video y Grabación Automática Usando Python y OpenCV

 En este artículo explicaremos cómo crear un sistema de detección de personas que grabe automáticamente la pantalla solo cuando se detecta presencia humana. Este proyecto es útil si usas cámaras IP o software como V380 y deseas una forma eficiente de grabar únicamente cuando hay movimiento humano en una región específica del escritorio.

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 ¿Qué hace este script?

• Captura un área definida de la pantalla (donde aparece el video de la cámara).
• Usa un modelo de inteligencia artificial para detectar personas.
• Comienza a grabar cuando detecta presencia humana.
• Detiene la grabación si no se ve nadie por un período definido.
• Guarda los videos automáticamente con marcas de tiempo.

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 Tecnologías y librerías usadas

• OpenCV: procesamiento de imágenes y video.
• mss: captura rápida de pantalla.
• NumPy: procesamiento eficiente de matrices.
• datetime y time: control de tiempo.
• Modelo Caffe SSD preentrenado: para detección de rostros/personas.

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 Requisitos

Asegúrate de tener Python 3.8+ (funciona en 3.12) y las siguientes librerías instaladas:

pip install opencv-python numpy mss

También necesitas dos archivos de modelo descargados:

• deploy.prototxt
• res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel

Se pueden obtener desde los repositorios oficiales de OpenCV o desde:

wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt .

wget https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/raw/dnn_samples_face_detector_20170830/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel -O res10_300x300.caffemodel

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 El código completo

import cv2
import numpy as np
import time
from mss import mss
from datetime import datetime

# === Configuraciones ===
monitor = {"top": 100, "left": 100, "width": 640, "height": 480}

prototxt = "deploy.prototxt"
model = "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel"
NO_PERSON_TIMEOUT = 5

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)
sct = mss()
recording = False
video_writer = None
last_person_time = 0

def detect_person(frame):
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 1.0,
                                 (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.6:
            return True
    return False

def start_recording(filename, frame_size, fps=20):
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    return cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, frame_size)

print(" Monitoreando... Presiona ESC para salir.")

while True:
    frame = np.array(sct.grab(monitor))
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

    person_detected = detect_person(frame)
    current_time = time.time()

    if person_detected:
        last_person_time = current_time
        if not recording:
            filename = datetime.now().strftime("grabacion_%Y%m%d_%H%M%S.mp4")
            video_writer = start_recording(filename, (monitor["width"], monitor["height"]))
            print(f" Persona detectada – grabando en: {filename}")
            recording = True
    else:
        if recording and (current_time - last_person_time > NO_PERSON_TIMEOUT):
            print(" No hay persona – deteniendo grabación.")
            recording = False
            video_writer.release()
            video_writer = None

    if recording and video_writer is not None:
        video_writer.write(frame)

    cv2.imshow("Vista", frame)
    if cv2.waitKey(1) == 27:  # ESC
        break

# Limpieza
if video_writer:
    video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

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 Cómo ajustar a tu uso

• Cambia las coordenadas de monitor según dónde esté la imagen de la cámara en tu pantalla.
• Puedes modificar el umbral de confianza (confidence > 0.6) si detecta demasiado o poco.
• Cambia el tiempo NO_PERSON_TIMEOUT si quieres que espere más o menos antes de cortar la grabación.

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 Salidas

• Videos guardados en la misma carpeta, con nombre grabacion_YYYYMMDD_HHMMSS.mp4.
• No graba sonido (ideal para privacidad o rendimiento).

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 Requisitos mínimos de hardware

• CPU moderna (Intel i5 o Ryzen 5 en adelante recomendado).
• RAM: 4 GB mínimo (8+ recomendado).
• Sistema operativo: Linux o Windows.
• Sin GPU necesaria, ya que el modelo es liviano.