编程实现帧间差分法的目标提取，并设置合理阈值得到差分图像的二值化图像

好的，根据您的要求，我可以为您提供以下的 Python 代码实现帧间差分法的目标提取，并设置合理阈值得到差分图像的二值化图像：

import cv2

# 读取两张相邻帧的图像
frame1 = cv2.imread('frame1.jpg')
frame2 = cv2.imread('frame2.jpg')

# 将两张图像转为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两张灰度图像的差分
diff = cv2.absdiff(gray1, gray2)

# 对差分图像进行二值化处理，设置合理阈值
threshold = 30
ret, thresh = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示差分图像和二值化后的图像
cv2.imshow('Difference', diff)
cv2.imshow('Thresholded', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取了两张相邻帧的图像，并将它们转为灰度图像。然后，我们计算了两张灰度图像的差分，得到了差分图像。最后，我们对差分图像进行二值化处理，设置了一个合理的阈值（在这里是30），得到了差分图像的二值化图像。最后，我们将差分图像和二值化后的图像都显示出来。

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。