获得背景图片 做差 二值化 提取目标

资 源 简 介

获得背景图片 做差 二值化 提取目标

详 情 说 明

实现思路：

背景建模 通过采集视频中的100帧样本图像，选取其中50帧进行背景建模。采用均值法计算每个像素点在50帧中的平均灰度值，形成静态背景模型。这种方法适用于光照稳定的场景。

前景提取 将当前帧与背景模型进行差分运算，得到包含运动目标的差异图像。常用的差分方法包括绝对差值和均方差计算，能够有效突出前景目标。

图像二值化 对差异图像进行阈值处理，将灰度差异转换为黑白二值图像。阈值的选择直接影响检测效果，可采用大津法自动确定最佳阈值或手动设置固定阈值。

目标提取 对二值图像进行形态学操作（如开闭运算）消除噪声，然后通过连通区域分析提取有效目标。可通过设置最小面积阈值过滤噪声干扰，最终得到精确的目标轮廓。

这种基于背景差分的运动目标检测方法计算效率高，适合实时处理场景，但对光照变化和背景扰动比较敏感。