我拍摄了视频的两个连续帧的差异。我得到的（如你所知）除移动物体外的黑框。移动的物体是白色的。我想计算帧中的白色像素数。我的意思是，我想逐行浏览图像，如果第i个像素的值大于指定的数字（比如说50），那么它们必须存储在一个数组中。稍后，我将使用此数组来检查是否存在实际对象或仅有噪声。例如，如果汽车正在视频中移动，那么在帧差分之后，我将检查包含汽车的每个帧的每个像素，以检测该汽车。结果，当视频中存在移动的汽车时，在帧差分之后像素的值大于0。任何想法如何总结动车的所有像素，使我能够决定它是汽车还是只是噪音。 在此先感谢：）
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您可以使用blob检测：http://www.labbookpages.co.uk/software/imgProc/blobDetection.html 检测每个“差异图像”中的一串白色像素。一旦你有blob，你可以通过找到他们的像素位置的平均值找到他们的中心。然后你可以找到这些中心扫过的路径，并根据一些标准进行检查。
在不了解您的图像的情况下，我无法提出一个标准，但是例如，如果您正在观察它们沿着直线道路移动，您可能会期望所有点都是大致共线的。在这种情况下，您可以获得渐变和找到斑点的点，并使用线的点渐变形式来获得线方程：
y - y_1 = m(x - x_1)
例如，给定一个点（4,2）和渐变3，你会得到
y - 2 = 3(x - 4)
y = 3x - 2
然后，您可以检查此行的所有点，看看它们是否位于此行。
答案 1 :(得分：0)
你可能会发现这种差别并不重要。例如，您可能会发现最大的区别是靠近汽车的边缘，垂直于汽车的运动。这两个边缘中的一个将具有负值，一个为正。因此，“差异图像”的最大优点是您限制了搜索区域。孤立地说它不是很有用。
那么，你应该怎么做？好吧，在普通图像上使用边缘检测算法，并将其中找到的边缘与差异图像中找到的2个边缘进行比较。属于汽车的边缘将连接差异图像的2个边缘。