python语言！~python语言！~稠密光流法与KL光流法，帧间差分法，背景建模法，vibe检测算法等。对于不同视频效果不同。不要认为适合所有。

本文是使用Python编写的VIBE源码，不使用封装函数，原理层面实现。Vibe算法是一种基于背景更新的前景检测算法，其原理是通过提取像素点（x, y）周围的像素值及以前的像素值建立像素点的样本集，然后再将另一帧（x，y）处的像素值与样本集中的像素值进行比较，如果其与样本集中的像素值的距离大于某阈值的话，则认为该像素点为前景像素点，否则为背景像素点。

主要为大家详细介绍了运动检测ViBe算法python实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for  backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.）提出的高斯混合模型法。在此算法中，背景的每一