编写一个算法或代码片段，用于计算和设置帧间差分法中的阈值，以便于视频处理中检测帧变化。这个阈值应如何选择以保证准确性和效率？

在视频处理中，选择合适的帧间差分阈值是一项关键任务，因为它直接影响到运动检测的准确性和效率。一种常用的策略是动态调整阈值，例如基于自适应阈值或迭代优化方法。这里有一个简化的示例，使用Otsu's方法自动计算阈值：

function adaptive_threshold = computeAdaptiveThreshold(gray_image)
    % Otsu's method for automatic threshold selection
    levels = grayimagehist(gray_image);
    B = gray_image;
    w = ones(size(gray_image));
    
    % Compute initial mean and variance of the histogram
    mu0 = sum(B.*w)/sum(w);
    sigma0 = sqrt(sum((B-mu0).^2 .* w)/sum(w));

    % Calculate binned data
    [counts, bins] = histcounts(gray_image(:), levels);
    bin_centers = (bins(1:end-1) + bins(2:end))/2;

    % Find optimal threshold using Otsu's method
    w_b = counts./sum(counts);
    mu_b = bin_centers.*w_b;
    sigma_b = sqrt(bin_centers.^2.*w_b - mu_b.^2);
    var_w = w_b.*sigma_b.^2;
    
    % The optimal threshold is where the weighted between-class variance is minimal
    optimal_threshold = find(diff([var_w; Inf]), 1) + min(bins);

    % Normalize to the range of the input image
    adaptive_threshold = optimal_threshold / max(gray_image(:));
end

在实际应用中，你可能会首先尝试一个固定的阈值，然后用上述方法获取更精确的阈值，或者在每个帧上都运行一次以跟踪运动变化。同时，要注意阈值的选择取决于视频内容、光照条件以及运动速度等因素。