python对运动目标检测代码

以下是使用Python进行运动目标检测的代码示例：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头

# 读取第一帧图像
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置光流法参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
                 maxLevel=4,
                 criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

while True:
    # 读取当前帧图像
    ret, frame2 = cap.read()
    next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # 根据光流计算位移
    dx = flow[...,0]
    dy = flow[...,1]
    mag, ang = cv2.cartToPolar(dx, dy)

    # 根据位移大小判断运动目标
    threshold = 5
    motion_mask = mag > threshold

    # 显示运动目标
    frame2[motion_mask] = (0,0,255) # 红色

    # 显示当前帧图像
    cv2.imshow('frame', frame2)

    # 更新上一帧图像
    prvs = next

    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

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

该代码使用OpenCV库实现了运动目标检测，主要步骤如下：

1. 打开摄像头，读取第一帧图像；
2. 使用光流法计算当前帧图像和前一帧图像之间的运动；
3. 根据计算得到的位移大小判断运动目标；
4. 在当前帧图像上标注运动目标；
5. 循环执行上述步骤，直到用户按下q键退出程序。

需要注意的是，该代码仅作为示例，实际应用中可能需要对光流法参数、位移阈值等进行调整，以获得更好的检测效果。