利用图像差分，进行人体跟踪

资 源 简 介

利用图像差分，进行人体跟踪

详 情 说 明

图像差分技术是一种在视频分析中常用的运动检测方法，尤其适用于人体跟踪等目标检测场景。其核心原理是通过比较连续视频帧之间的像素差异来识别运动物体，无需依赖复杂的预训练模型。

实现思路分析 帧间差分处理 对连续两帧或三帧图像进行灰度化处理后计算绝对差值，生成差分图像。通过阈值过滤微小变化（如光线波动），保留显著运动区域，形成二值化掩模。

人体目标提取 对掩模进行形态学操作（如膨胀、腐蚀）消除噪声，再通过轮廓检测定位连通域。根据预设的面积阈值排除过小干扰区域，保留可能的人体目标轮廓。

坐标记录机制 对每个检测到的轮廓计算外接矩形或质心坐标，可实时输出目标在画面中的(x,y)位置。若需轨迹分析，可结合帧时间戳存储坐标序列。

技术扩展方向 多目标区分：通过匈牙利算法等解决帧间目标ID匹配问题 动态阈值优化：适应光照变化的自适应阈值策略 边缘设备部署：结合背景减除算法提升实时性

该方案对静态摄像头场景效果显著，适合安防监控等基础跟踪需求，后续可融合深度学习模型提高复杂环境下的准确率。