目前，许多运动检测技术都是基于简单的背景差分概念的，即假设摄像头（视频）的曝光和场景中的光照条件是稳定的，当摄像头捕捉到新的帧时，我们可以从参考图像中减去该帧，并取这个差的绝对值，以获得帧中每个像素位置的运动测量值。如果帧的任何区域与参考图像有很大的不同，我们就认为给定区域中是一个运动物体。 常用的有MOG2： fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2( detectShadows=False, # disable shadow detect for speed up #history=100, # for train bg frame default 500 # varThreshold = 32 # smaller is more sensitive default 16 ) 也可以KNN： fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorKNN( detectShadows=False, # disable shadow detect for speed up # history=100, # for train bg frame default 500 # […]