用vs中opencv定义开始和结束帧数，以及读取背景图像。然后通过一个循环，对每一帧进行处理。 在处理每一帧之前，首先读取该帧，并将其转换为灰度图像。然后将灰度图像转换为双精度浮点型，并从背景图像中减去，得到差异图像。接着，对差异图像进行二值化处理，使用形态学开运算去除噪声，并通过连通组件分析找到每个目标轴的区域。 对于每个目标轴的区域，通过找到其非零像素点，构建一个二元线性回归模型，以拟合目标轴的轴线。然后根据拟合出的轴线，计算出轴线的两个端点，并在原始图像上绘制出这两个端点。 最后，将处理后的图像显示出来，并等待1毫秒，以允许图像更新。整个处理过程循环执行，直到达到设定的结束帧数为止。

以下是代码实现的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 定义开始和结束帧数
    int start_frame = 0;
    int end_frame = 100;

    // 读取背景图像
    Mat background = imread("background.jpg");

    // 创建窗口
    namedWindow("Frame");

    // 循环处理每一帧
    for (int i = start_frame; i < end_frame; i++)
    {
        // 读取当前帧
        Mat frame = imread("frame" + to_string(i) + ".jpg");

        // 转换为灰度图像
        Mat gray_frame;
        cvtColor(frame, gray_frame, COLOR_BGR2GRAY);

        // 将灰度图像转换为双精度浮点型，并从背景图像中减去，得到差异图像
        Mat diff_frame;
        gray_frame.convertTo(diff_frame, CV_64F);
        background.convertTo(background, CV_64F);
        absdiff(background, diff_frame, diff_frame);

        // 对差异图像进行二值化处理
        threshold(diff_frame, diff_frame, 0, 255, THRESH_BINARY);

        // 使用形态学开运算去除噪声
        Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
        morphologyEx(diff_frame, diff_frame, MORPH_OPEN, kernel);

        // 进行连通组件分析，找到每个目标轴的区域
        vector<vector<Point>> contours;
        findContours(diff_frame, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 对于每个目标轴的区域，使用二元线性回归拟合轴线，并在原始图像上绘制出轴线的两个端点
        for (auto contour : contours)
        {
            Mat points_mat(contour);
            Mat x = points_mat.col(0);
            Mat y = points_mat.col(1);
            Mat A, B;
            cv::polyfit(x, y, A, 1);
            B.push_back(0);
            B.push_back(A.at<double>(0, 0));
            Point p1(0, B.at<double>(0, 0));
            Point p2(frame.cols, A.at<double>(0, 0) * frame.cols + B.at<double>(0, 0));
            line(frame, p1, p2, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示处理后的图像，并等待1毫秒
        imshow("Frame", frame);
        waitKey(1);
    }

    return 0;
}