基于Python实现自适应中值法（计算当前帧的前N帧的中值作为背景）的代码

好的，下面是基于Python实现自适应中值法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取测试序列图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 设置处理窗口大小和N值
window_size = 5
N = 5

# 将第一帧作为背景图像
bg_img = img.copy()

# 处理后的图像
result_img = np.zeros_like(img)

# 对于每一帧图像，进行处理
for i in range(1, img.shape[0]):
    # 获得当前帧图像
    current_img = img[i]

    # 将当前帧图像与背景图像相减，得到差值图像
    diff_img = cv2.absdiff(current_img, bg_img)

    # 对差值图像中的每一个像素点，取周围N帧像素值排序，取中间值作为该像素点的中值
    median_img = cv2.medianBlur(diff_img, window_size)

    # 将得到的中值图像作为新的背景图像
    bg_img = cv2.addWeighted(bg_img, 0.7, median_img, 0.3, 0)

    # 将处理后的图像保存
    result_img[i] = median_img

# 显示处理结果
cv2.imshow('result', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码实现了自适应中值法的处理过程，包括读取测试序列图像、设置处理窗口大小和N值、将第一帧作为背景图像、对每一帧图像进行处理、将得到的中值图像作为新的背景图像、保存处理后的图像等步骤。其中，cv2.medianBlur()函数用于获取周围N帧像素值排序后的中值图像。