（i）通过阈值方法，结合OPENCV的与或运算，将视频B的个人影像(消除背景后）融入视频A，得到视频C。(50%) （ii）设计一种特征值，使得个人的影像能在图像中被探测到。 (20%) （iii）利用 (ii) 的特征值计算方法，在视频C中找出个人在每帧中的位置，用矩形绘出大致位置，(提示: 可以搜索全图计算特征值向量的距离）。(30%)

(i)阈值方法结合OPENCV的与或运算可以实现将视频B的个人影像融入视频A中，具体步骤如下：

1. 对视频A和视频B进行背景消除处理，得到两个二值化图像。
2. 对二值化的视频B进行逐帧处理，将白色部分（即个人影像）通过与或运算融入视频A对应帧的图像中。具体来说，就是对视频A和视频B的二值化图像逐像素进行与或运算，将结果直接作为视频C对应帧的图像。

代码示例：

import cv2

cap_a = cv2.VideoCapture("video_a.mp4")
cap_b = cv2.VideoCapture("video_b.mp4")

# 背景消除处理
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    ret_a, frame_a = cap_a.read()
    ret_b, frame_b = cap_b.read()

    if not ret_a or not ret_b:
        break

    # 背景消除处理
    fgmask_a = fgbg.apply(frame_a)
    fgmask_b = fgbg.apply(frame_b)

    # 与或运算融合
    fgmask_b_inv = cv2.bitwise_not(fgmask_b)
    fgmask_c = cv2.bitwise_and(fgmask_a, fgmask_b)
    fgmask_c = cv2.bitwise_or(fgmask_c, fgmask_b_inv)

    cv2.imshow("Video C", fgmask_c)
    
    if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
        break

cap_a.release()
cap_b.release()
cv2.destroyAllWindows()

(ii)设计特征值的方法需要根据具体情况来定，一般可以考虑以下几个方面：

1. 颜色特征：个人影像通常与背景颜色有很大不同，可以通过提取颜色特征来识别个人影像。比如可以计算图像中每个像素的颜色值与背景颜色的差异程度，然后求取平均值或方差等统计量作为特征值。

2. 形状特征：个人影像的形状通常比较规则，可以通过提取形状特征来识别个人影像。比如可以计算图像中每个连通域的面积、周长、长宽比等形状属性，然后求取平均值或方差等统计量作为特征值。

3. 纹理特征：个人影像的纹理通常比较细腻，可以通过提取纹理特征来识别个人影像。比如可以计算图像中每个像素周围的梯度、灰度共生矩阵等纹理属性，然后求取平均值或方差等统计量作为特征值。

(iii)利用(ii)的特征值计算方法，在视频C中找出个人在每帧中的位置，用矩形绘出大致位置，可以采用以下流程：

1. 在视频C的第一帧中，计算个人影像的特征值，并记录下来。
2. 对于后续每一帧，计算帧中所有连通域的特征值，并与第一帧中的特征值进行比较，找出最相似的连通域作为个人影像，并记录下来。
3. 根据记录下来的个人影像位置，绘制矩形框。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 计算特征值
def calc_features(img):
    # TODO: 计算特征值的具体方法，这里只是示例
    return np.mean(img)

cap_c = cv2.VideoCapture("video_c.mp4")

# 获取第一帧
ret, frame = cap_c.read()
if not ret:
    exit(1)

# 计算特征值
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
roi = cv2.selectROI(frame)
cv2.destroyAllWindows()
template = gray[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]
template_feat = calc_features(template)

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

    if not ret:
        break

    # 计算特征值
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    feat_map = np.zeros(gray.shape, dtype=np.float32)
    for i in range(gray.shape[0]-template.shape[0]):
        for j in range(gray.shape[1]-template.shape[1]):
            patch = gray[i:i+template.shape[0], j:j+template.shape[1]]
            feat_map[i,j] = calc_features(patch)

    # 找出最相似的连通域
    feat_diff = np.abs(feat_map - template_feat)
    feat_thresh = np.percentile(feat_diff, 95)
    feat_mask = np.zeros_like(feat_map, dtype=np.uint8)
    feat_mask[feat_diff < feat_thresh] = 255
    contours, hierarchy = cv2.findContours(feat_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(contours) == 0:
        continue
    contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 绘制矩形框
    rect = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(frame, rect, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Video C", frame)
    
    if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
        break

cap_c.release()
cv2.destroyAllWindows()