USB采集视频，用帧差法处理，得到移动物体的二值化后的白色图像，后面怎么判断已经检测到了移动物体？
各位大神，帮帮忙！先谢谢了
opencv帧差法，移动物体检测
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关注首先，可以背景生成，通过一段时间，对图像的背景进行平均，这样就能够得到背景图
然后用当前帧与背景图做差，就可以获得移动的物体了
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- 2021-05-20 08:49回答 1 已采纳 满屏的检测区域，那就是未降噪，或者是降噪不足导致的。
- 2021-07-01 16:58回答 2 已采纳 可以用图像特征提取，不过对于不同颜色的车辆，这个是无法识别的，而且同一牌子的每台车的相似度很高，如果车辆没有明显的特征，这个是无法识别的。 图像特征提取可以参考：https://xyhuang.blo
- 2023-03-17 15:44回答 5 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ从你提供的代码和输出来看，你的程序似乎没有帧数问题，而是在图像处理过程中出现了间隔的问题。 可能原因有以下几个方面： 图像处理算法问题：你使用的图像处理算法可能存在问题，导
- 2020-09-17 16:31主要为大家详细介绍了python+opencv实现移动侦测，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
- 2022-05-31 16:01回答 7 已采纳 opencv的cv2.findContours()这个函数的cv2.RETR_TREE方法提供了轮廓间的层级关系，4.0版本以上的有两个返回值：contours, hierarchy=cv2.find
- 2023-02-26 12:53回答 3 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： import cv2 import numpy as np img = np.zeros([580, 500, 3],np.uint8) x=150
- 2023-04-04 11:16回答 2 已采纳 这个不是必须的，看需求
- 2022-04-19 05:31似末的博客 本文介绍如何通过使用Qt结合OpenCV运用帧差法来进行车辆识别。帧差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。...
- 2021-09-08 23:58回答 1 已采纳 #!/user/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 深度学习-图像识别 def getContuors(img):
- 2022-07-31 20:50回答 3 已采纳 writer的初始化要在for循环的外面，把writer=这一行放在for I in range的上一行
- 2022-07-05 16:31回答 3 已采纳 【OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强https://blog.csdn.net/youcans/article/details/121706228 【OpenCV 例程
- 2018-03-21 11:16QT+OPENCV帧间检测移动的物体，存在一些小瑕疵。 对于一个固定的场景（背景），我们感兴趣的是在场景中运动的物体（前景）。前景提取是在智能监控应用中的一个基础步骤。 帧间差分：在运动目标检测中，简单来说，...
- 2022-05-29 17:00回答 4 已采纳 img = cv2.imread("../images/test01.png") # 添加的前景图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2
- 2022-09-20 21:37SZTU_青衫酒的博客 基于opencv做三帧间差法检测物体
- 2022-04-22 17:08书一纸的博客 概念： 帧差法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。 当监控...
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