编程实现基于背景差分的目标提取，并设置合理阈值得到差分图像的二值化图像

好的，下面是基于背景差分的目标提取代码示例：

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 初始化背景分割器
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 背景分割
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 二值化
    threshold = 50
    ret, binary = cv2.threshold(fgmask, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    cv2.imshow('binary', binary)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用cv2.VideoCapture()函数读取一个视频文件，并使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()函数初始化一个背景分割器。在每一帧视频中，我们使用背景分割器对当前帧进行背景差分，得到差分图像，然后使用cv2.threshold()函数对差分图像进行二值化处理，得到二值化图像。最后，我们使用cv2.imshow()函数将原始帧、差分图像和二值化图像显示出来，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下q键退出程序。

在实际应用中，阈值的选择需要根据具体情况进行调整。通常情况下，阈值越低，得到的目标区域越大，阈值越高，得到的目标区域越小。