本文介绍了如何使用OpenCV库在计算机视觉中进行运动目标检测。通过自适应背景更新方法，可以实时检测和跟踪视频中的运动目标。文章详细阐述了创建VideoCapture对象、初始化背景模型、处理视频帧以及应用背景消除器、二值化和形态学操作等步骤，最终在图像上标记检测到的目标。
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在视频中实时地检测和跟踪运动的目标。自适应背景更新是一种常用的方法，它可以根据当前的视频帧更新背景模型，以适应场景中的变化。在本文中，我们将介绍使用OpenCV库实现基于自适应背景更新的运动目标检测的编程方法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入OpenCV库：
import cv2
接下来，我们需要创建一个VideoCapture对象来读取视频帧：
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
然后，我们需要初始化背景模型。在这里，我们使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函数创建一个自适应的背景消除器：
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