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问Picamera优化的运动检测方法
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Stack Overflow用户

提问于 2015-10-17 18:10:12

回答 1查看 1.3K关注 0票数 0

Picamera文件提供了如何在不使用实际的运动检测算法的情况下实现运动检测的示例。

虽然我相信还有更多的方法，但我想出了三种做运动检测算法的方法：

这个例子建议我们比较两幅PIL图像。
在上面的例子中，我们可以简单地使用框架进行比较吗？
另一个例子建议我们使用皮卡梅拉的一个内置特性，称为motion_output和NumPy数组。

如您所见，#1和#2的示例是文档中提供公共菜谱的部分内容。#3的示例是实际API文档的一部分。

如果他们甚至没有在菜谱部分使用他们的运动检测算法的内置motion_ouput特性，而是使用PIL图像，这一定意味着他们的PiMotionAnalysis类(与motion_ouput一起使用)没有得到真正的优化？

做运动检测算法的最佳方法是什么？另外，如果您想要的话，还可以包括一个运动检测算法。

干杯!

python

algorithm

numpy

raspberry-pi

motion-detection

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-05-31 16:08:49

(戴夫·琼斯，又名@波形80)：

所以，这就是权衡，基本上:速度(运动估计向量)与精度和控制(捕获比较)。但是请记住，您可以在拆分器上一次运行多个东西，因此您甚至可以尝试将这些方法组合起来。

在我的问题中，#1 (和#2)代表捕获比较，#3代表运动估计向量。

要获得更详细的解释，请参见我所做的这张吉特布的票，在此，Dave非常友好地给出了非常详细的解释。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/33189924

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