简述

运行下面代码，就是先获取一张图，并设置为背景。
之后，再得到的图，就视为一个个帧。

获取的方法，都是先将整体图变成灰色，之后再做一个高斯模糊。（背景也是要做同样的处理）

之后，再求一个差别的绝对值。
再来做一个阈值的变换（这里采用的是大于25，就变成黑色）

之后，再做一个膨化处理。
再画一个外部边界。

再根据这些外部边界的中心点，来计算出对应的矩阵，然后画好这个矩形（多个）

代码

import cv2
import numpy as np

camera = cv2.VideoCapture(0)
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.zeros((5, 5), np.uint8)
backgruand = None

while True:
    ret, frame = camera.read()
    if backgruand is None:
        backgruand = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        backgruand = cv2.GaussianBlur(backgruand, (21, 21), 0)
        continue

    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (21, 21), 0)

    diff = cv2.absdiff(backgruand, gray_frame)
    diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)

    image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for c in cnts:
        if cv2.contourArea(c) < 1500:
            continue
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Contours", frame)
    cv2.imshow("dif", diff)
    if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord("q"):
        break

cv2.destroyAllWindows()
camera.release()