Picamera - 优化的运动检测方式

Question

Picamera documentation提供了关于如何实现运动检测的示例，而没有实际的运动检测算法本身。

虽然我确信还有更多，但我已经考虑了三种运动检测算法：

1. This example建议我们比较两个PIL图像。
2. 使用与上面相同的示例，我们可以简单地使用帧进行比较吗？
3. This other example建议我们使用名为motion_output和Picamera数组的NumPy内置功能。<​​/ li>

   如您所见，＃1和＃2的示例是文档中提供常用配方的部分的一部分。 ＃3的示例是实际API文档的一部分。

   如果他们甚至不在配方部分使用他们的内置motion_ouput功能进行运动检测算法，而是使用PIL图像，则必须表示他们的PiMotionAnalysis类（用于motion_ouput）是不是真的优化了？

   运动检测算法的最佳方法是什么？作为奖励，您还可以根据需要添加运动检测算法：）。

   干杯！

Answer 1

来自男人本人（Dave Jones又名@waveform80）：

  

所以，这是权衡，基本上：速度（运动估计向量）与准确度和控制（捕获比较）。但请记住，您可以在拆分器上同时运行多个操作，因此您甚至可能希望尝试组合这些方法。

在我的问题中，＃1（和＃2）代表捕获比较，＃3代表运动估计矢量。

有关更全面的解释，请参阅我在Dave能够提供非常详细解释的地方this Github ticket。