Python-OpenCV运动物体检测

运动物体检查，在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用，它的实现原理：捕获连续帧之间的变化情况，将每次捕获的图像进行对比，然后检查差值图像中的所有斑块（颜色相近的地方）。

Demo在实现的过程中，首先需要设置“背景帧”，通过捕获连续帧，比较“背景帧”与其它帧之间的差异，这种方法检测结果还是挺不错的，但是若在室外，光线的变化就会引起误检测，具有局限性和干扰性。

Demo运行效果如下：

Demo实现如下：

import cv2
import numpy as npcamera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
# 判断视频是否打开
if (camera.isOpened()):print('Open')
else:print('摄像头未打开')# 测试用,查看视频size
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('size:'+repr(size))es &#

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