光流法二值化运动目标检测代码

以下是一段基于光流法的二值化运动目标检测的代码示例，使用了OpenCV库：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')

_, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    mag, _ = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    mag = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    mag = mag.astype('uint8')
    _, mag = cv2.threshold(mag, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    prev_gray = gray

    cv2.imshow('Optical Flow', mag)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码将从视频文件中读取帧，并使用光流法计算前一帧和当前帧之间的光流向量。然后，通过计算光流向量的大小（即速度）并进行归一化，将其二值化，以便在图像中检测出运动目标。这里使用的阈值为20，可以根据需要进行调整。