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主要为大家详细介绍了python+opencv实现移动侦测，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

环境安装及配置 python && opencv 指的是： : 模型指的是： : 模型应放置在模型/ FireNet中（mkdir -p模型/ FireNet） 算法介绍 算法组成 火灾检测算法主要包括：（1）firenet网络模型构建（2）利用RGB颜色模型过滤条件以及帧差法提取每个帧图像关键区域（3）并建立生产者和消费者模式转化和检测（4）根据消费中检测结果实时显示检测结果 图1-Firente

本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测，帧差法分为：单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。 2.算法思路 文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测 3.python实现代码 def threh(video,save_video,thres1,