数字图像处理实现运动特征提取的简单代码

数字图像处理中的运动特征提取通常涉及到视频帧间分析，例如跟踪物体位置、速度等。这里我们可以简单地使用差分法和光流技术来实现。以下是一个使用Python OpenCV库的简单示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载连续的两帧视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
ret, frame1 = cap.read()
ret, frame2 = cap.read()

while ret:
    # 计算帧间的灰度图像差异
    diff = cv2.absdiff(frame1, frame2)
    
    # 将差异图转换为二值图，以便于寻找运动区域
    threshold = 30  # 可调整阈值
    _, binary = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 寻找边缘，这是运动物体的一个指示
    edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)

    # 使用霍夫变换检测线段，假设大部分运动是由直线或角点引起的
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(frame1, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)  # 绿色线条表示运动路径

    # 显示结果
    cv2.imshow("Motion Detection", frame1)
    
    # 更新帧
    ret, frame1 = cap.read()
    frame2 = frame1.copy()  # 保存下一帧作为当前帧

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

cv2.destroyAllWindows()

这个例子中，我们首先计算了连续帧之间的像素差异，然后通过阈值化找到变化较大的部分，接着应用霍夫变换来检测可能的运动路径。请注意，这只是一个基本的运动特征提取过程，实际应用中可能需要更复杂的技术，如光流估计或机器学习模型。