编程实现基于背景差分的目标提取，并设置合理阈值得到差分图像的二值化图像； 大妈

好的，这是一个比较复杂的任务，需要结合图像处理和计算机视觉的知识来完成。以下是一种基于背景差分的目标提取的实现方法：

1. 读取两张图像：原始图像和背景图像。
2. 对两张图像进行预处理，例如去噪、灰度化、尺寸归一化等。
3. 对两张图像进行背景差分，得到差分图像。
4. 对差分图像进行阈值化，将图像转换为二值化图像。可以使用Otsu算法、最大熵法等方法来确定合理的阈值。
5. 对二值化图像进行形态学处理，例如膨胀、腐蚀、开操作、闭操作等，以去除噪点和填充目标内部空洞。
6. 对处理后的二值化图像进行轮廓提取、连通区域分析等操作，以识别和标记目标物体。
7. 可以对目标物体进行进一步的特征提取和分析，例如计算面积、周长、中心位置、方向等。

需要注意的是，背景差分方法对于背景变化比较明显的情况效果较好，但对于光照变化、阴影等情况可能会出现误差。因此，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法和参数来进行调整和优化。