python实现运动探测并显示是否检测到并展开另一个转为轻度灰度照片

好的，你可以参考下面的代码实现：

import cv2

# 打开视频文件或摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 初始化前一帧
_, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化变量
motion_detected = False

while True:
    # 获取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将当前帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算当前帧与前一帧的差异
    diff = cv2.absdiff(gray, prev_gray)

    # 应用阈值来过滤掉噪声
    thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    # 检测运动
    if cv2.countNonZero(thresh) > 0:
        motion_detected = True
    else:
        motion_detected = False

    # 显示运动探测结果
    if motion_detected:
        cv2.putText(frame, "Motion Detected", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    else:
        cv2.putText(frame, "No Motion Detected", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 将当前帧转换为轻度灰度照片
    gray_light = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Motion Detection', frame)
    cv2.imshow('Gray Light Image', gray_light)

    # 更新前一帧
    prev_gray = gray.copy()

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码将打开摄像头并捕获视频流。它将每个帧转换为灰度图像，并计算当前帧与前一帧的差异。如果差异超过了阈值，就将其标记为运动。然后，它将检查运动是否检测到，并在视频帧上显示相应的文本。最后，它将展开另一个轻度灰度图像，以便您可以查看运动探测结果的轻度灰度版本。