pycharm 捕捉运动目标

要在PyCharm中捕捉运动目标，您需要使用计算机视觉和图像处理库，如OpenCV。下面是一个用OpenCV在PyCharm中捕捉运动目标的示例代码：

import cv2

# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义运动物体检测器
object_detector = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=100, varThreshold=40)

while True:
    # 读取摄像头的帧
    ret, frame = cap.read()

    # 对当前帧进行前景提取，得到前景掩模
    mask = object_detector.apply(frame)

    # 对前景掩模进行二值化处理
    _, mask = cv2.threshold(mask, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 对二值化后的前景掩模进行轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历所有轮廓，筛选出符合条件的轮廓并用矩形框出来
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 500:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示画面
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按 q 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并销毁所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用了`cv2.createBackgroundSubtractorMOG2`函数来创建一个背景分离器，用于检测运动物体。然后，我们读取摄像头的每一帧并进行前景提取，得到前景掩模。接着，我们对前景掩模进行二值化处理，然后使用`cv2.findContours`函数进行轮廓检测。最后，我们遍历检测到的所有轮廓，筛选出符合条件的轮廓并用矩形框出来。最后，我们显示画面并等待按下 q 键退出循环。