Python OpenCV 排泥检测代码：基于帧间差分与二值化

下面是一个基于 Python OpenCV 的排泥检测的示例代码，使用二值化处理对比前后帧：

import cv2

# 读取视频文件
video = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 读取第一帧
ret, frame_prev = video.read()
gray_prev = cv2.cvtColor(frame_prev, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame_curr = video.read()
    if not ret:
        break

    # 转换为灰度图像
    gray_curr = cv2.cvtColor(frame_curr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算当前帧与前一帧的差异图像
    diff = cv2.absdiff(gray_prev, gray_curr)

    # 应用阈值处理将差异图像转为二值图像
    _, threshold = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 显示二值图像
    cv2.imshow('Thresholded Difference', threshold)

    # 更新前一帧
    gray_prev = gray_curr

    # 按下Esc键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放视频对象和窗口资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先读取视频文件，并在循环中逐帧处理。对于每一帧，我们将其转换为灰度图像，然后计算当前帧与前一帧的差异图像。接下来，我们应用阈值处理将差异图像转为二值图像。最后，我们显示二值图像并更新前一帧。按下Esc键可以退出程序。

请注意，根据具体的视频内容和光照条件，可能需要调整阈值值来获得更好的结果。