帧差法思想实现过程

相邻帧差法：称图像序列差分法# 帧间差法! 当监控场景中出现异常物体运运时" 帧与帧之间会出现较为明显的差别" 两帧相减" 得到两帧图像亮度差的绝对值" 判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性" 确定图像序列中有无物体运动! 图像序列逐帧的

差分" 相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波!

1、做帧差：采集前一帧图像，第二帧图像，先对其进行灰度化处理。然后前后做差取绝对值，把两次所得新的灰度图像进行相与，将差分后的图像二值化后进行边缘检测。

2、边缘检测（画边框）：由以上步骤可得运动目标边缘的轮廓。图像二值化后所得的图像就是由0或1组成的图像。因此，要找到这个图像的最高点、最低点、最左点、最右点，可用数点的办法找到这些点，进而确定这个矩形框。

3、判断是否是人入侵：由于一个正常人的人体高宽是比例是一定的，根据这个特征一个较为简单的判据为：通过运动区域的斜率来判别人。假设通道内的人只能走向摄像头，根据经验所得：当此斜率小于0．48时就可以判定是人入侵，大于0．48为非人员入侵。剔除一些小动物。如蜘蛛苍蝇等小虫子对其干扰而产生误报，可将红色矩形框的长和宽进行调整，例如，将矩形框长和宽都大于等于5。

4、实现方法：运动目标检测部分用帧间差算法实现，目标识别部分用基于运动区域斜率的方法完成。