C++ 图像的逐行像素检查

我拍摄了一段视频的两个连续帧的差值。我得到的（如你所知）是一个黑色的框架，除了移动的物体。移动的对象是白色的。我想计算帧中白色像素的数量。我的意思是，我想逐行检查图像，如果第I个像素的值大于指定的数字（比如50），那么它们必须存储在一个数组中。稍后，我将使用这个数组来检查是否确实存在一个对象或只是一个噪声。例如，如果一辆车在视频中移动，那么在帧差分之后，我将逐行检查包含该车的帧的每个像素，以检测该车。因此，当视频中有移动的汽车时，帧差分后像素值大于0。你知道我如何计算移动中汽车的所有像素，从而判断它是一辆汽车还是一种噪音吗。

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提前感谢：）

您可以使用blob检测： 在每个“差异图像”中检测一团白色像素。一旦你有了这些斑点，你可以通过找到它们的像素位置的平均值来找到它们的中心。然后，您可以找到这些中心扫出的路径，并根据某些标准进行检查

在不了解更多图像的情况下，我无法提出一个标准，但例如，如果你看着它们沿着直线移动，你可能会认为所有的点大致是共线的。在这种情况下，您可以获得梯度和一个点，其中发现一个水滴，并使用直线的点梯度形式来获得直线方程：

y - y_1 = m(x - x_1)

例如，给定一个点（4，2）和梯度3，你会得到

y - 2 = 3(x - 4)
y = 3x - 2

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然后，您可以对照这条线检查所有点，看看它们是否位于这条线上。

您可能会发现差异并非微不足道。例如，您可能会发现最大的差异是在汽车边缘附近，垂直于汽车的运动。这两条边中的一条将具有负值，另一条为正值。因此，“差异图像”的最大优势在于限制搜索区域。孤立地说，它不是很有用

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那么，你应该怎么做？好的，在正常图像上使用边缘检测算法，并将在那里发现的边缘与差分图像中发现的两条边缘进行比较。属于汽车的边缘将连接差异图像的两个边缘。

计算机视觉问题通常从嵌入的示例图像中受益匪浅。