OpenCV学习笔记 - 使用 OpenCV 检测运动的最简单方法

最新推荐文章于 2025-06-04 13:14:04 发布
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分类专栏： OpenCV从入门到精通 深度学习从入门到精通 数字图像处理从入门到精通 文章标签： opencv 计算机视觉 运动检测 帧差分 光流算法 背景扣除
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/135174356
本文介绍了使用OpenCV进行运动检测的基础方法——帧差分。通过计算灰度帧差异，设置阈值，寻找轮廓，以及执行非极大值抑制，实现了运动物体的初步检测。虽然这种方法存在一些局限，如对相机静止的依赖和误检问题，但对于初学者来说是一个很好的起点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、运动检测

        运动检测是检测视频序列中移动对象的过程。在计算机视觉中，它是检测视频帧中像素级变化的过程。我们可以用它来发现现实世界中的新对象，甚至执行与类无关的对象检测，这在地理空间分析、客户分析、监视、自治和其他相关领域非常有用。

        如何检测视频中的运动？这里介绍了一些可用于检测运动的基本方法，并展示了如何使用 Python从头开始​​编写每种方法。

        主要技术如下

        第 1 部分 — 帧差分

        第 2 部分 — 光流

        第 3 部分 — 背景扣除

        在这篇文章中，我们首先使用最简单的方法来实现运动检测，它只涉及基本的 opencv 函数。该方法依赖于一种称为“帧差分”的方法，即从前一视频帧中减去当前视频帧并记录差异，这些差异即对应于运动。

        下面是基本步骤，之后我们从头开始用 Python 进行编码。

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