请解释以下代码 import cv2 import numpy as np import tempfile import os kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8, 8))#定义运算核大小 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 创建混合高斯模型来用于背景建模 def motionDetection(inputPath): print(inputPath) cap = cv2.VideoCapture(inputPath)#从inputPath读入视频 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频的帧率 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))#获取视频的大小 output_viedo_frame = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 output_viedo_fmask = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 outputPath=tempfile.mkdtemp()#创建输出视频的临时文件夹的路径 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path_frame = os.path.join(outputPath,"frame1.mp4")#创建输出视频路径 video_save_path_fmask = os.path.join(outputPath,"fmask1.mp4")#创建输出视频路径 output_viedo_frame.open(video_save_path_frame , fourcc, fps, size, True) output_viedo_fmask.open(video_save_path_fmask , fourcc, fps, size, True)

这段代码导入了cv2、numpy和tempfile三个模块，并定义了一个椭圆形的运算核大小kernel1和一个混合高斯模型mog，用于背景建模。接着定义了一个名为motionDetection的函数，该函数需要传入一个视频路径作为参数。

在函数内部，首先打印出传入的视频路径。然后通过cv2.VideoCapture()函数读入该视频文件，获取视频的帧率和大小，并初始化两个输出视频的实例对象output_viedo_frame和output_viedo_fmask。

接着，创建一个临时文件夹的路径用于存放输出视频，并将输出视频的路径保存在video_save_path_frame和video_save_path_fmask变量中。此处使用了tempfile模块中的mkdtemp()函数来创建临时文件夹的路径。

最后，使用cv2.VideoWriter()函数打开两个输出视频文件，分别将其编码为h264格式的mp4文件，并将帧率和视频大小传入。其中第五个参数True表示输出的视频是彩色的，而不是灰度图像。