基于OpenCV实战：动态物体检测

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最近，闭路电视安全系统运行着多种算法来确保安全，例如面部识别，物体检测，盗窃检测，火灾警报等。我们在运动检测的基础上实现了许多算法，因为在空闲帧上运行所有这些进程没有任何意义。在本文中，我们将讨论实现基于运动检测的视频保存。

安装依赖库

OpenCV：pip install opencv-python

基本动作检测

在这里，我们将讨论代码和对如何在后台工作的基本理解。在计算机视觉中，我们把运动看作是环境的变化。为了计算转换，我们必须有一个背景图像来比较。所以，我们在程序的开头保存第一个图像。

# Converting the image to GrayScale
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)
# Saving the First Frame
if first_frame is None:
    first_frame = gray
    conti