为该代码逐行添加注释

# 初始化帧位置和背景为None
pos = 1
background = None

# 使用无限循环，直至用户手动退出
while True:
    # 设置cap_PROP_POS_FRAMES属性，跳到视频的指定帧
    capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, pos)

    # 试图读取当前帧，ret表示是否成功读取，image是实际的图像数据
    ret, image = capture.read()

    # 如果读取成功
    if ret is True:
        # 应用Mog2算法对当前帧进行背景减除，得到前景掩码
        fgmask = mog.apply(image)

    # 每次循环后，帧位置增加2
    pos += 2

    # 当帧位置超过1000时，表明我们有了足够的背景数据，可以获取背景图
    if pos > 1000:
        # 获取并保存背景图片，通常这是为了后续的背景减除效果更好
        background = mog.getBackgroundImage()
        # 结束循环
        break

# 显示获取的背景图像
cv2.imshow("backgrund", background)

# 等待用户按键，或按任意键继续
cv2.waitKey()

# 用Mog2算法再次处理背景图片
mog2.apply(background)

# 将帧位置重置回1，以便开始新一轮的处理
capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 1)

这段代码的主要流程就是连续从摄像头或视频文件中抓取帧，利用Mog2算法识别出运动的部分，一旦有足够的帧用于构建背景，就截取作为新的背景，之后继续捕获并对比新帧，寻找运动物体。同时展示背景图像供观察。