17、目标跟踪：从基础背景减除到目标颜色跟踪

目标跟踪：从基础背景减除到目标颜色跟踪

1. 实现基础背景减除器

要实现一个基础的背景减除器，可以采用以下方法：
1. 开始从相机捕获帧。
2. 丢弃前九帧，让相机有时间根据场景光照条件调整自动曝光。
3. 取第 10 帧，将其转换为灰度图并进行模糊处理，将这个模糊后的图像作为背景参考图像。
4. 对于后续的每一帧，先进行模糊处理，再转换为灰度图，然后计算该模糊帧与背景参考图像的绝对差值。对差值图像进行阈值处理、平滑处理和轮廓检测，最后绘制并显示主要轮廓的边界框。

使用高斯模糊可以使背景减除器对小振动和数字噪声不那么敏感，形态学操作也有同样的效果。

将上述步骤细化为代码，可按以下八个连续的代码块实现：

import cv2
BLUR_RADIUS = 21
erode_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
dilate_kernel = cv2.getStructuringElement(
    cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 9))

cap = cv2.VideoCapture(0)
# Capture several frames to allow the camera's autoexposure to adjust.
for i in range(10):
    success, frame = cap.read()
if not success:
    exit(1)

gray_background = cv2.cvtColor(frame,