本文介绍了Python利用帧差法实现视频运动目标检测的步骤。通过OpenCV库，读取视频，计算帧间差异，二值化处理，膨胀图像，找到运动轮廓并绘制，以此达到检测目标的效果。帧差法是视频处理中的实用技术。
Python实现视频运动目标检测——帧差法
在许多场景中，我们需要对视频中的运动目标进行检测。而在这个过程中，帧差法是一种常用的方法。本文将详细阐述Python如何利用帧差法实现视频运动目标检测。
首先，我们需要导入OpenCV库，它是一个强大的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。接着，我们需要使用VideoCapture函数来读取视频文件。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
接下来，我们需要读取视频中的两帧，并将它们转换为灰度图像。然后，我们可以使用absdiff函数来计算它们之间的差异，并使用threshold函数来将其二值化。
ret, frame1 = cap.read
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