融合边缘检测的四帧差分python代码

以下是一个简单的四帧差分融合边缘检测的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义前四帧
frame1 = None
frame2 = None
frame3 = None
frame4 = None

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 滤波
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

    if frame1 is None:
        frame1 = gray
    elif frame2 is None:
        frame2 = gray
    elif frame3 is None:
        frame3 = gray
    else:
        # 计算四帧差分
        frame4 = cv2.absdiff(frame1, frame2)
        frame5 = cv2.absdiff(frame2, frame3)
        frame6 = cv2.absdiff(frame3, gray)

        # 融合边缘
        edges1 = cv2.Canny(frame4, 50, 150)
        edges2 = cv2.Canny(frame5, 50, 150)
        edges3 = cv2.Canny(frame6, 50, 150)

        # 合并三个边缘图像
        edges = cv2.bitwise_or(edges1, edges2)
        edges = cv2.bitwise_or(edges, edges3)

        # 显示图像
        cv2.imshow("Edges", edges)

        # 更新前三帧
        frame1 = frame2
        frame2 = frame3
        frame3 = gray

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库捕获视频流，并计算四帧差分。然后，它将边缘检测应用于四帧差分图像，同时融合三个边缘图像以提高检测结果的准确性。最后，它显示了融合边缘图像。