本文介绍了如何使用Python和OpenCV库基于帧差法实现运动物体检测。通过导入必要的库，读取视频，提取前一帧作为参考，接着对每一帧与前一帧进行差异比较，检测运动物体。在完成检测后释放资源，整个过程结合轮廓检测和矩形框进行可视化展示。
Python-OpenCV实现运动物体检测
运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。
- 导入库
首先，我们需要导入所需的库：OpenCV和NumPy。
import cv2
import numpy as np
- 读取视频
我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开视频文件，并使用read方法逐帧读取。
video_path = 'path/to/your/video/file.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video
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