python和opencv构建运动检测器的实现
照着一个示例跑，目标本是捕获进入摄像头的第一帧然后会一直追踪这一个物体，如果出现的话会框出来，但是不知道什么原因，第一个框出来之后移动到别的地方还是会框别的东西，然后摄像头打开几秒就自动停止了还报错
importpandas
firstframe=None
status=[None,None]
df=pandas.DataFrame(columns=["start","end"])
cap=cv2.VideoCapture(1)
whileTrue:
check,colorframe=cap.read()
status=0
gray=cv2.cvtColor(colorframe,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)#高斯模糊去除噪声
iffirstframeisNone:
firstframe=gray
continue#捕获第一个灰度帧得到第一帧后不进行后续处理
delta_frame=cv2.absdiff(firstframe,gray)
#，我们需要找出第一帧和当前帧之间的区别。因此，我们使用absdiff函数并将得到的结果称为delta帧。对于我们的用例来说，仅仅找到一个差异是不够的，所以我们需要定义一个像素阈值，它可以被视为真实的对象。我们可以选择30像素作为标准阈值，并将标准阈值的颜色定义为白色（颜色代码：255).二元阈值函数THRESH_BINARY返回一个元组值，其中只有第二项（[0]是第一项，[1]是第二项）包含生成的阈值帧。二元阈值函数用于处理含有2个离散值的非连续函数：如0或1。如果摄影机前面没有对象，我们将当前帧的状态视为0；如果摄影机前面存在对象，则将当前帧的状态视为1。
thresh_frame=cv2.threshold(delta_frame,30,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh_frame=cv2.dilate(thresh_frame,None,iterations=3)
#在膨胀函数Dilate中，我们可以通过设置迭代次数来设置平滑度。迭代次数越多，平滑度越高，处理时间也就越长。因此，建议保持标准化设置为3。膨胀函数中的“None”参数表示我们的应用中不需要元素结构。
#声明元组的语法(cnts,_)
(cnts,_)=cv2.findContours(thresh_frame.copy(),cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
forcontoursincnts:
ifcv2.contourArea(contours)<10000:
continue
ifcv2.contourArea(contours)<20000:
status=1
(x,y,w,h)=cv2.boundingRect(contours)
cv2.rectangle(colorframe,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)
cv2.imshow("cc",colorframe)
key=cv2.waitKey(1)
ifkey==ord('q'):
break
显然这里有什么问题。
留待解决:高斯平滑参数的获取
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