python+opencv实现移动侦测（帧差法）_python帧差法,python帧差 - CSDN文库

184 浏览量更新于2023-03-16 评论 10 收藏 73KB PDF 举报

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python+opencv实现移动侦测（帧差法）实现移动侦测（帧差法）

主要为大家详细介绍了python+opencv实现移动侦测，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感

兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1.帧差法原理帧差法原理

移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中

存在变化的桢。帧差法帧差法较为简单的视频中物体移动侦测物体移动侦测，帧差法分为：单帧差单帧差、两桢差两桢差、和三桢差三桢差。随着帧数的增加是防止检

测结果的重影。

2.算法思路算法思路

文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测

3.python实现代码实现代码

def threh(video,save_video,thres1,area_threh):

cam = cv2.VideoCapture(video)#打开一个视频

input_fps = cam.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

ret_val, input_image = cam.read()

index=[]

images=[]

images.append(input_image)

video_length = int(cam.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

input_image=cv2.resize(input_image,(512,512))

ending_frame = video_length

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

out = cv2.VideoWriter(save_video,fourcc, input_fps, (512, 512))

gray_lwpCV = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)

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