帧差法实现视频中的物体检测

资 源 简 介

帧差法实现视频中的物体检测

详 情 说 明

帧差法是一种简单而高效的视频处理技术，专门用于检测动态物体。其核心思想是通过比较连续帧之间的差异来识别运动目标，适用于监控、自动驾驶等场景。

实现思路如下： 视频预处理：首先将视频逐帧分解为静态图片，确保每帧图像尺寸一致，并根据需要进行灰度化处理以减少计算量。 帧间差分：对连续两帧或三帧进行像素级差分运算，通过阈值过滤微小变化（如光照波动），保留显著差异区域。 二值化与轮廓提取：将差分结果二值化，并通过形态学操作（如腐蚀、膨胀）消除噪声，最后提取连通区域轮廓作为运动目标。 动态标记：在原始帧上绘制检测到的物体轮廓或边界框，实时输出处理效果。

在实际应用中，帧差法适合背景相对静态的场景，但对光照突变或复杂背景可能需结合背景建模（如高斯混合模型）优化。若需处理视频流，可通过OpenCV等库实现逐帧读取与实时分析。