基于FPGA的实时图像处理技术，特别是使用帧间差分法实现运动物体的实时追踪。首先阐述了运动追踪与物体跟踪技术的重要性和应用场景，然后深入讲解了帧间差分法的技术原理，即通过比较连续帧之间的像素差异来检测运动物体。接着，文章重点描述了FPGA在实时图像处理中的优势及其具体实现步骤，包括图像采集、预处理、帧间差分、追踪处理以及输出显示。最后，文章展示了如何利用Quartus和Vivado这两个常用FPGA开发工具完成整个系统的搭建，并简要提及了未来的应用前景和技术发展方向。 适用人群：从事图像处理、运动追踪研究的专业人士，以及对FPGA开发感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效率、低延迟的实时图像处理场合，如安防监控、智能交通、体育赛事等领域，旨在实现对运动物体的精确追踪。 其他说明：文中还提供了一个简单的Python代码片段用于演示帧间差分法的基本流程，但在实际FPGA实现中需要使用硬件描述语言进行复杂逻辑设计。

一篇关于机器视觉和目标检测的论文。 在做目标识别的时候有帮助。

opencv-python运动物体位置追踪实验一.预备知识介绍①此实验的代码与颜色轨迹描绘实验的代码非常类似，本质还是通过颜色识别追踪运动物体的实时位置②cnt

带一个视频。路径要选择好才能运行，选择解压的此文件的路径。对运动视频的检测 返回一对坐标和大小，可识别运动物体。

通过matlab，利用帧差法和灰度级的不同，检测出运动的物体，并用矩形框框出来。其中有详细的讲解。并且文件可运行出来

复杂场景下运动物体检测与跟踪算法的研究.pdf

适用于不变背景上的移动物体检测，包含一个测试视频集合和带可视化的matlab代码，包含最终检测到移动物体的标注

Python帧差法运动物体检测效果

1.仅使用opencv库进行功能实现 2.使用opencv中createBackgroundSubtractorMOG2()运动物体背景分割，及后续目标检测 3.代码中实现了对车辆的检测和跟踪 4.代码计算量小，可实现实时跟踪 5.可对感兴趣区域（ROI）进行单独检测和跟踪 6.代码关键步骤进行了备注

Vibe算法是一种基于背景更新的前景检测算法，其原理是通过提取像素点（x, y）周围的像素值及以前的像素值建立像素点的样本集，然后再将另一帧（x，y）处的像素值与样本集中的像素值进行比较，如果其与样本集中的像素值的距离大于某阈值的话，则认为该像素点为前景像素点，否则为背景像素点。