Python实现视频运动目标检测——帧差法

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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。

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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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