提供一段代码帮我实现动作检测的功能

以下是一个简单的动作检测的代码示例，它使用了 OpenCV 库和背景减除算法 MOG2：

import cv2

# 初始化 MOG2 背景减除器
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧视频
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 使用 MOG2 背景减除器计算前景掩膜
    fgmask = fgbg.apply(frame)
    
    # 对前景掩膜进行形态学操作，去除噪声
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3))
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    # 计算前景像素占总像素数的比例
    fg_pixels = cv2.countNonZero(fgmask)
    total_pixels = fgmask.shape[0] * fgmask.shape[1]
    fg_ratio = fg_pixels / total_pixels
    
    # 如果前景比例超过阈值，则认为有运动发生
    if fg_ratio > 0.05:
        print("Motion detected!")
    
    # 在原始视频帧上绘制前景掩膜
    frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=fgmask)
    
    # 显示视频
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例中，我们使用了 MOG2 背景减除器来计算前景掩膜，然后对前景掩膜进行形态学操作，去除噪声，并计算前景像素占总像素数的比例，如果前景比例超过阈值，则认为有运动发生。最后，我们在原始视频帧上绘制前景掩膜，并显示视频。你可以根据自己的需要调整阈值和形态学操作的参数，以达到更好的效果。