QT与OPENCV的帧间检测技术。

简介：
QT与OPENCV的帧间检测技术在识别移动物体时，偶尔会产生一些细微的缺陷。在智能监控应用中，我们主要关注的是那些在特定场景（即背景）中呈现运动状态的物体（即前景）。前景提取正是构建智能监控系统中的一个关键基础环节。 帧间差分，在运动目标检测领域，本质上是指将固定背景与当前帧图像进行对比分析后产生的差异。数字图像可以被表示为一个矩阵结构，其中每一个元素都对应着一个像素点。因此，帧间差分的计算结果为背景图像与当前帧图像的绝对值之差。 那么，如何确定这些潜在的前景像素呢？我们通常通过选取帧间差分值显著大于某个阈值的像素点来识别它们，并将这些像素点标记为前景像素。 然而，基于帧间差分的运动目标检测的主要挑战在于：背景建模的准确性对最终检测效果有着直接而显著的影响。由于背景本身会随着时间推移而发生变化，如果未能及时更新和维护背景模型，那么检测结果必然会受到严重影响。