Question

我正在研究一个需要检测运动的项目。我目前正在为此使用opencv中的BackgroundSubstractionCNT类。上面的算法返回一个二进制图像，其中白色像素代表运动对象。我在定义一个阈值时遇到了麻烦，该阈值决定是否有运动还是仅仅是噪音。目前，我使用的阈值为5％。是否有任何算法或过程可以自动调整该阈值或根据序列预测该阈值？

下面是它的部分代码：

def main():    
    minPixelStability = 30
    useHistory = False
    maxPixelStability = 60
    isParallel = False
    bs_cnt = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorCNT(minPixelStability, useHistory, maxPixelStability, isParallel)
    output_frame = bs_cnt.apply(current_frame)

这是检测功能：

def detect_motion(output_frame):
    total_white_pixels = np.sum(output_frame > 100)
    # print(total_white_pixels)
    motion = None
    if(total_white_pixels > 0.05*output_frame.shape[0]*output_frame.shape[1]):
        motion = True
    else:           
        motion = False

图像分辨率= 300 x 200

传感器类型= USB摄像头

要检测的物体=任何运动物体（有生命和无生命）

任何帮助或建议都将受到赞赏。

谢谢

运动检测中的自动阈值

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