基于帧间差进行运动目标检测

相邻帧差检测：优点是运算快速，实时性高，缺点是无法应对光照的突变，物体间一般具有空洞。
三帧差检测：在一定程度上优化了运动物体双边，粗轮廓的现象，相比之下，三帧差法比相邻帧差法更适用于物体移动速度较快的情况。

#include 


/**
 * @brief diff2_detec   相邻帧差运动目标检测
 * @param gray_pre      输入：前一帧图像(gray)
 * @param gray_now      输入：当前帧图像(gray)
 * @return              输出：图像是否为全黑，全黑返回false,非全黑返回true
 */
bool diff2_detection(cv::Mat gray_pre, cv::Mat gray_now)
{
    cv::Mat diff;
    cv::absdiff(gray_pre, gray_now, diff);
    threshold(diff, diff, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);     //自适应阈值化
    // 形态学操作
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(8, 8));
    cv::morphologyEx(diff, diff, cv::MORPH_OPEN, kernel);

    // 显示结果
    cv::imshow("Output", diff);
    cv::waitKey(100);

    if(mean(diff).val[0] > 0.01)        // 计算差分图像灰度平均值
    {
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
}

/**
 * @brief diff3_detec   三帧差运动目标检测
 * @param gray_pre      输入：前一帧图像(gray)
 * @param gray_now      输入：当前帧图像(gray)
 * @param gray_next     输入：后一帧图像(gray)
 * @return              输出：图像是否为全黑，全黑返回false,非全黑返回true
 */
bool diff3_detection(cv::Mat gray_pre, cv::Mat gray_now, cv::Mat gray_next)
{
    cv::Mat diff_pre, diff_next, diff;
    // 计算帧差
    cv::absdiff(gray_pre, gray_now, diff_pre);
    cv::absdiff(gray_now, gray_next, diff_next);
    threshold(diff_pre, diff_pre, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);     //自适应阈值化
    threshold(diff_next, diff_next, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);   //自适应阈值化

    // 形态学操作
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(8, 8));
    cv::morphologyEx(diff_pre, diff_pre, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    cv::morphologyEx(diff_next, diff_next, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    cv::bitwise_and(diff_pre, diff_next, diff);//与操作

    // 显示结果
    cv::imshow("Output", diff);
    cv::waitKey(100);

    if(mean(diff).val[0] > 0.01)        // 计算差分图像灰度平均值
    {
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
}



int main()
{
    // 打开视频文件
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened())
    {
        std::cout << "无法打开视频文件" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame_pre, frame_now, frame_next;
    cv::Mat gray_pre, gray_now, gray_next;

    // 读取前三帧图像
    cap >> frame_pre;
    cv::cvtColor(frame_pre, gray_pre, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cap >> frame_now;
    cv::cvtColor(frame_now, gray_now, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cap >> frame_next;
    cv::cvtColor(frame_next, gray_next, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    while (true)
    {
        diff2_detection(gray_pre, gray_now);
        diff3_detection(gray_pre, gray_now, gray_next);

        // 更新帧
        gray_pre = gray_now.clone();
        gray_now = gray_next.clone();

        cap >> frame_next;
        if (frame_next.empty()) {
            break;
        }
        cv::cvtColor(frame_next, gray_next, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}