本篇内容介绍了“OpenCV如何实现车辆识别和运动目标检测”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！灰度处理目的 RGB三通道转灰度单通道 压缩到原图片三分之一大小效果展示：【避免内存浪费 帧差法对前后帧图像灰度化处理】帧差处理目的 找到帧与帧之间的差异（正在运动的物体）效果展示：【运动目标的检测：运动事物显示灰度，静止事物显示黑度】二值化处理 目的 将灰度图继续识别转换为黑白分明的图像效果展示：【步骤二中运动事物显示灰度，静止事物显示黑度，在这里进行二值化处理，能够黑白分明，便于计算机识别运动目标，如下右图二值化处理后黑白分明】【缺点：存在白色噪点，如下右图除了车辆外后面的背景也显示白度，这就是白色噪点，需要去除】4-1 腐蚀处理 目的 去除白色噪点效果展示：【步骤三中存在的白色噪点能够去除，但是在去除白色噪点的同免费云主机域名时，也影响了车辆的白度显示，如下右图可以看出，车辆白度显示有所降低，因此还是需要改进】4-2 膨胀处理 目的 把白色区域变大效果展示：【如下右图，将车辆形状大致显示，便于框选车辆识别操作】效果展示：车辆识别成功当然，夜晚的车辆也能够正常识别不过，本次的帧差法的车辆识别存在弊端，只要是运动的物体都会识别，比如，博主打开摄像头，动一动手指头，也会被框选识别，因此是有一定弊端的“OpenCV如何实现车辆识别和运动目标检测”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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