照著乙個示例跑，目標本是捕獲進入攝像頭的第一幀然後會一直追蹤這乙個物體，如果出現的話會框出來，但是不知道什麼原因，第乙個框出來之後移動到別的地方還是會框別的東西，然後攝像頭開啟幾秒就自動停止了還報錯
0)#高斯模糊去除雜訊
if firstframe is
none
: firstframe = gray
continue
#捕獲第乙個灰度幀 得到第一幀後不進行後續處理
delta_frame = cv2.absdiff(firstframe,gray)
# ，我們需要找出第一幀和當前幀之間的區別。因此，我們使用absdiff函式並將得到的結果稱為delta幀。對於我們的用例來說，僅僅找到乙個差異是不夠的，所以我們需要定義乙個畫素閾值，它可以被視為真實的物件。我們可以選擇30畫素作為標準閾值，並將標準閾值的顏色定義為白色（顏色**：255). 二元閾值函式thresh_binary返回乙個元組值，其中只有第二項（[0]是第一項，[1]是第二項）包含生成的閾值幀。二元閾值函式用於處理含有2個離散值的非連續函式：如0或1。如果攝影機前面沒有物件，我們將當前幀的狀態視為0；如果攝影機前面存在物件，則將當前幀的狀態視為1。
thresh_frame = cv2.threshold(delta_frame,30,
255,cv2.thresh_binary)[1
] thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame,
none
,iterations=3)
# 在膨脹函式dilate中，我們可以通過設定迭代次數來設定平滑度。迭代次數越多，平滑度越高，處理時間也就越長。因此，建議保持標準化設定為3。膨脹函式中的「none」引數表示我們的應用中不需要元素結構。
#宣告元組的語法 (cnts,_)
(cnts,_)
= cv2.findcontours(thresh_frame.copy(
)for contours in cnts :
if cv2.contourarea(contours)
<
10000
:continue
if cv2.contourarea(contours)
<
20000
: status =
1(x,y,w,h)
= cv2.boundingrect(contours)
cv2.rectangle(colorframe,
(x,y)
,(x+w,y+h),(
0,0,
255),3
) cv2.imshow(
"cc"
,colorframe)
key = cv2.waitkey(1)
if key ==
ord(
'q')
:break
顯然這裡有什麼問題。
留待解決:高斯平滑引數的獲取
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