使用Python和OpenCV实现移动侦测，采用帧差法。
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简介：
本文提供了一段Python结合OpenCV实现移动检测的代码示例，旨在供您参考。以下详细介绍该代码的具体内容：
1. **帧差法原理：** 移动检测的核心在于分析视频每帧或若干帧之间的像素差异。通过设定差异值的阈值，并筛选出超过阈值的像素点，即可生成一个掩码图，从而识别视频中存在变化的帧。 帧差法在相对简单的视频场景中进行物体移动侦测时表现良好。 帧差法主要包含单帧差、两帧差和三帧差三种类型。随着对比帧数量的增加，有助于减少检测结果中的重影现象。
2. **算法思路：** 本文以截取视频作为示例，演示了单帧差法在移动检测中的应用。
3. **Python实现代码：**
```python
def threh(video,save_video,thres1,area_threh):
cam = cv2.VideoCapture(video) # 打开一个视频文件
while(True):
ret, frame = cam.read() # 读取一帧图像
if not ret:
break
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, thres1, area_threh)
# 显示结果
cv2.imshow(frame, edges)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): # 按 q 退出循环
break
cam.release() # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
```
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