基于python实现的帧差法检测运动车辆抛洒物+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）

# Frame-difference-method 帧差法检测运动车辆抛洒物 优化策略： 1、尝试最基础的帧差法 结果见diff_videos/1.mp4。 2、尝试加入邻接最低帧差法（自定义：即取周围一片的最低帧差） 取border=1，结果见diff_videos/2.mp4。 3、改变策略。 使用支持集图片与目标视频的帧差作为输出。（原来是采用前后帧差进行的） 4、优化3的结果 腐蚀、膨胀、二值化、中值滤波等办法。 5、针对4的结果，进行目标检测 检测出红框加到原视频上输出。 tips: 优化程序的鱼竿在optim_method4.py中 6、 尝试BS-GMM方法 6-1、初始化模型 在混合高斯模型中，认为像素之间彼此不相关，相互独立处理 尝试失败：因为程序太慢，5s/f,无法达到要求 原因： 1、由于每个像素独立处理，图像分辨率越高，时间复杂度成线性倍数增加 2、opencv的底层是C，在全是循环的情况下会快很多 3、每轮迭代的排序过程耗时占一半左右，然后即使删去排序部分，仍达不到要求 4、可能忽略了一些优化办法。 6-2、新的开始：调包！ 可参考 https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/126195061 https://blog.csdn.net/u014737138/article/details/80389977 method6中主函数采用了调包的方式，其中main（）是自己复现的GMM（已抛弃） 简单的结果讨论： 1、抛撒物在长时间静止后仍会丢失目标 2、由于封装的函数包，不容易优化 3、苏苏可以同时对比帧差法和GMM的结果 4、苏苏负责观察GMM的结果，调参进行尝试，给我一个结果分析，需要优化的点，我进行实现 5、帧差法相邻帧背景选取等你分析完再弄 6、苏苏速速