git：
思路： 開啟攝像頭後 設定乙個當前幀為背景， 在之後檢測到的幀都與背景對比不同，對不同的地方進行檢測
1#coding:utf-823
"""4
計算幀之間的差異 考慮背景幀與其他幀之間的差異
5"""67
import
cv28
import
numpy as np910
#呼叫攝像頭
11 camera =cv2.videocapture(0)
1213
14 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
15 background =none
1617
while
true:18#
讀入攝像頭的幀
19 ret, frame =camera.read()20#
把第一幀作為背景
21if background is
none:
22 background =cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
23 background = cv2.gaussianblur(background, (21, 21), 0)
24continue25#
讀入幀26 gray_frame =cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)27#
高斯平滑 模糊處理 減小光照 震動等原因產生的雜訊影響
28 gray_frame = cv2.gaussianblur(gray_frame, (21, 21), 0)
2930
#檢測背景和幀的區別
31 diff =cv2.absdiff(background, gray_frame)32#
將區別轉為二值
33 diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.thresh_binary)[1]34#
定義結構元素
35 es = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (9, 4))36#
膨脹運算
37 diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)38#
搜尋輪廓
39 image, cnts, hierarcchy =cv2.findcontours(diff.copy(),
4041
"""42
cv.findcontours()
43引數：
441 要尋找輪廓的影象 只能傳入二值影象，不是灰度影象
452 輪廓的檢索模式，有四種：
46cv2.retr_external表示只檢測外輪廓
47cv2.retr_list檢測的輪廓不建立等級關係
48cv2.retr_ccomp建立兩個等級的輪廓，上面的一層為外邊界，
49裡面的一層為內孔的邊界資訊。
50如果內孔內還有乙個連通物體，這個物體的邊界也在頂層
51cv2.retr_tree建立乙個等級樹結構的輪廓
523 輪廓的近似辦法
5354
相鄰的兩個點的畫素位置差不超過1，
55即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
5657
只保留該方向的終點座標，例如乙個矩形輪廓只需4個點來儲存輪廓資訊
58返回值:
59contours:乙個列表，每一項都是乙個輪廓， 不會儲存輪廓所有的點，只儲存能描述輪廓的點
60hierarchy:乙個ndarray, 元素數量和輪廓數量一樣，
61每個輪廓contours[i]對應4個hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，
62分別表示後乙個輪廓、前乙個輪廓、父輪廓、內嵌輪廓的索引編號，如果沒有對應項，則該值為負數
63"""
64for c in
cnts:65#
輪廓太小忽略 有可能是斑點雜訊
66if cv2.contourarea(c) < 1500:
67continue68#
將輪廓畫出來
python opencv3 輪廓檢測
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