我被要求编写一个使用OpenCV的代码，能够检测任何移动的对象。这将用于户外系统。但是，任何移动的对象？据我所知，它可以检测预定义的对象，如人、汽车、球等。我对这个“任何对象”不太确定，因为树木也会因风而移动，这对系统没有用处，如果系统要检测移动的树枝、水波和类似无用的物体，这将是一个大问题。
在OpenCV中是否有方法可以检测所有有用的移动对象，如人类、汽车、货车、动物等，而不检测无用的物体，如移动的树枝、水波等？
有人告诉我“模式识别”会有所帮助，但我没有时间去研究它，我只有四个月的时间，而且我不是数学方面的人。不过，如果这可以轻松地与OpenCV视频一起使用，那么我可以考虑一下。
回答：
可以研究背景/前景分割方法。这些方法使用统计方法来估计背景，从而分割出（检测）移动对象。OpenCV 2.4.5版本提供了多种背景减除的不同实现方式，即
- BackgroundSubtractorMOG
- BackgroundSubtractorMOG2
- FGDStatModel
- MOG_GPU
- MOG2_GPU VIBE_GPU <- 列在非自由功能下
- GMG_GPU
有一个演示源代码bgfg_segm.cpp，位于{opencv_folder}\samples\gpu。该演示展示了分割类的使用和输出（在GPU上）。还有一个类似的CPU演示，只需查找即可。基于GPU的类提供实时性能。
该方法将输出对象为轮廓或掩码。在检测后，您可以通过应用形态学操作（如膨胀和侵蚀）来去除一些误报和噪声。此外，您可以只保留面积足够大的轮廓（这样可以过滤掉小的叶子）。
