本文实例为大家分享了OpenCV实现帧间差分法的具体方法，供大家参考，具体内容如下 一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法…下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进行差分，然后二值化该灰度差分图像来提取运动信息。由帧间变化区域检测分割得到的图像，区分出背景区域和运动车辆区域，进而提取要检测的车辆目标。 它是通过比较图像序列中前后两帧图像

对视频分帧，根据帧间差分法对视频中的移动物体检测

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。

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。

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