【Python/OpenCV】背景差分・フレーム差分で移動物体の検出

Python版OpenCVで背景差分法、フレーム差分法を実装し、移動物体を検出する方法をソースコード付きで解説します。

## 【Python】背景差分法の実装例

背景差分法は、移動物体の検出方法の1つです。
背景差分法では、入力画像と背景画像の差分を計算することで移動物体を抽出します。
背景差分法を行うには、背景画像を事前に用意する必要があります。

今回は、PythonとOpenCVで簡単な背景差分法を実装してみました。
サンプルプログラム（Python3 + OpenCV）のソースコードです。

最初に読み込んだフレームを背景画像にしています。
また、一定間隔（カウント変数iが30になる毎）で背景画像を更新することで照明変化に対応しています。

サンプルプログラムの実行結果です。

左上：入力フレーム、右上：マスク、左下、背景画像

## 【Python】フレーム間差分法の実装例

フレーム間差分法は、移動物体の検出方法の1つです。
連続する画像の差分から動体を検出することができます。
この方法の大きな特徴としては、背景差分法のように背景画像（モデル）を用意する必要がない点です。

今回は、PythonとOpenCVでフレーム間差分法を実装してみました。

サンプルプログラム（Python3 + OpenCV）のソースコードです。

サンプルプログラムの実行結果です。

上：入力フレーム、下、差分画像（マスク）

マスク画像にメディアンフィルタをかけることでゴマ塩ノイズを除去しています。