C# 执行并触发检测到的运动

如何使用EMGUCV实现简单的运动检测方法？我已经搜索了一些适用的例子，但我发现的唯一解决方案太复杂，无法实现

是否有一种方法可以实现一种简单的方法来检测运动，以便在我的应用程序中触发某些东西

将单个帧转换为灰度

将新帧从实时转换为灰度

在第一帧和新帧之间进行实时提取

其结果是第三个新框架，由前两个框架之间的差异组成。使用腐蚀和阈值来获得一个框架，白色代表运动部分，黑色代表空间的其余部分

下面是一段代码：

    using System;

    using System.Collections.Generic;

    using System.ComponentModel;

    using System.Data;

    using System.Drawing;

    using System.Linq;

    using System.Text;

    using System.Windows.Forms;

    using Emgu.CV;

    using Emgu.CV.UI;

    using Emgu.CV.CvEnum;

    using Emgu.CV.Structure;

    using System.Diagnostics;

    using System.IO;

    using System.Data.SqlClient;

    using System.Data.SqlServerCe;

    using System.Drawing.Imaging;

    namespace ptuxiakh___
    {
        public partial class Form1 : Form
        {


    Capture _capture = new Capture();

    Capture capture2 = new Capture();

    Image<Bgr, Byte> FirstImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);
    Image<Bgr, Byte> RealTimeImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);

    Image<Gray, Byte> des = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> thres = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> eroded = new Image<Gray, Byte>(640, 480);

    bool baground = false;


     private void Background()
            {

                try{
                FirstImage = _capture.QueryFrame();
                background = true;

                 }
                catch(Exception e)
                  {
                  baground = false;
                  }
            }

     private void Tracking(object sender, EventArgs e)
            {

      if (baground == true)
                {
     RealTimeImage   = capture2.QueryFrame();

                    CvInvoke.cvAbsDiff(FirstImage.Convert<Gray, Byte>(), RealTimeImage.Convert<Gray, Byte>(), des);
                    CvInvoke.cvThreshold(des, thres, 20, 255, THRESH.CV_THRESH_BINARY);
                    CvInvoke.cvErode(thres, eroded, IntPtr.Zero, 2);
                  }
                 else
                 {
                 Background(); // At first trying to get a static frame for 
                            // abstraction with real time frame 
                 }
           }


 private void StartButton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle += new EventHandler(Tracking);
        }

 private void Stopbutton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle -= new EventHandler(Tracking);
        }

使用系统；
使用System.Collections.Generic；
使用系统组件模型；
使用系统数据；
使用系统图；
使用System.Linq；
使用系统文本；
使用System.Windows.Forms；
使用Emgu.CV；
使用Emgu.CV.UI；
使用Emgu.CV.CvEnum；
使用Emgu.CV.Structure；
使用系统诊断；
使用System.IO；
使用System.Data.SqlClient；
使用System.Data.SqlServerCe；
使用系统、绘图、成像；
名称空间ptuxiakh___
{
公共部分类Form1:Form
{
捕获_Capture=新捕获（）；
Capture capture2=新捕获（）；
Image FirstImage=新图像（640480）；
图像实时图像=新图像（640480）；
图像des=新图像（640480）；
图像分辨率=新图像（640480）；
图像腐蚀=新图像（640480）；
bool-baground=false；
私有无效背景（）
{
试一试{
FirstImage=_capture.QueryFrame（）；
背景=真；
}
捕获（例外e）
{
baground=假；
}
}
私有无效跟踪（对象发送方、事件参数）
{
如果（baground==true）
{
RealTimeImage=capture2.QueryFrame（）；
CvInvoke.cvAbsDiff（FirstImage.Convert（），RealTimeImage.Convert（），des）；
CvInvoke.cvThreshold（des，thres，20255，THRESH.CV_THRESH_BINARY）；
CVR.CVE侵蚀（thres，侵蚀，IntPtr.Zero，2）；
}
其他的
{
Background（）；//首先尝试获取
//具有实时帧的抽象
}
}
私有无效开始按钮单击（对象发送者，事件参数e）
{
Application.Idle+=新的EventHandler（跟踪）；
}
私有无效停止按钮\u单击（对象发送者，事件参数e）
{
Application.Idle-=新事件处理程序（跟踪）；
}

//你的不信任将被侵蚀

将单个帧转换为灰度

将新帧从实时转换为灰度

在第一帧和新帧之间进行实时提取

其结果是第三个新的帧，由前两个帧之间的差异组成。使用腐蚀和阈值来获得一个帧，其中白色表示运动部分，黑色表示空间的其余部分

下面是一段代码：

    using System;

    using System.Collections.Generic;

    using System.ComponentModel;

    using System.Data;

    using System.Drawing;

    using System.Linq;

    using System.Text;

    using System.Windows.Forms;

    using Emgu.CV;

    using Emgu.CV.UI;

    using Emgu.CV.CvEnum;

    using Emgu.CV.Structure;

    using System.Diagnostics;

    using System.IO;

    using System.Data.SqlClient;

    using System.Data.SqlServerCe;

    using System.Drawing.Imaging;

    namespace ptuxiakh___
    {
        public partial class Form1 : Form
        {


    Capture _capture = new Capture();

    Capture capture2 = new Capture();

    Image<Bgr, Byte> FirstImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);
    Image<Bgr, Byte> RealTimeImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);

    Image<Gray, Byte> des = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> thres = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> eroded = new Image<Gray, Byte>(640, 480);

    bool baground = false;


     private void Background()
            {

                try{
                FirstImage = _capture.QueryFrame();
                background = true;

                 }
                catch(Exception e)
                  {
                  baground = false;
                  }
            }

     private void Tracking(object sender, EventArgs e)
            {

      if (baground == true)
                {
     RealTimeImage   = capture2.QueryFrame();

                    CvInvoke.cvAbsDiff(FirstImage.Convert<Gray, Byte>(), RealTimeImage.Convert<Gray, Byte>(), des);
                    CvInvoke.cvThreshold(des, thres, 20, 255, THRESH.CV_THRESH_BINARY);
                    CvInvoke.cvErode(thres, eroded, IntPtr.Zero, 2);
                  }
                 else
                 {
                 Background(); // At first trying to get a static frame for 
                            // abstraction with real time frame 
                 }
           }


 private void StartButton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle += new EventHandler(Tracking);
        }

 private void Stopbutton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle -= new EventHandler(Tracking);
        }

使用系统；
使用System.Collections.Generic；
使用系统组件模型；
使用系统数据；
使用系统图；
使用System.Linq；
使用系统文本；
使用System.Windows.Forms；
使用Emgu.CV；
使用Emgu.CV.UI；
使用Emgu.CV.CvEnum；
使用Emgu.CV.Structure；
使用系统诊断；
使用System.IO；
使用System.Data.SqlClient；
使用System.Data.SqlServerCe；
使用系统、绘图、成像；
名称空间ptuxiakh___
{
公共部分类Form1:Form
{
捕获_Capture=新捕获（）；
Capture capture2=新捕获（）；
Image FirstImage=新图像（640480）；
图像实时图像=新图像（640480）；
图像des=新图像（640480）；
图像分辨率=新图像（640480）；
图像腐蚀=新图像（640480）；
bool-baground=false；
私有无效背景（）
{
试一试{
FirstImage=_capture.QueryFrame（）；
背景=真；
}
捕获（例外e）
{
baground=假；
}
}
私有无效跟踪（对象发送方、事件参数）
{
如果（baground==true）
{
RealTimeImage=capture2.QueryFrame（）；
CvInvoke.cvAbsDiff（FirstImage.Convert（），RealTimeImage.Convert（），des）；
CvInvoke.cvThreshold（des，thres，20255，THRESH.CV_THRESH_BINARY）；
CVR.CVE侵蚀（thres，侵蚀，IntPtr.Zero，2）；
}
其他的
{
Background（）；//首先尝试获取
//具有实时帧的抽象
}
}
私有无效开始按钮单击（对象发送者，事件参数e）
{
Application.Idle+=新的EventHandler（跟踪）；
}
私有无效停止按钮\u单击（对象发送者，事件参数e）
{
Application.Idle-=新事件处理程序（跟踪）；
}

//你的不信任将被侵蚀

将单个帧转换为灰度

将新帧从实时转换为灰度

在第一帧和新帧之间进行实时提取

其结果是第三个新的帧，由前两个帧之间的差异组成。使用腐蚀和阈值来获得一个帧，其中白色表示运动部分，黑色表示空间的其余部分

下面是一段代码：

    using System;

    using System.Collections.Generic;

    using System.ComponentModel;

    using System.Data;

    using System.Drawing;

    using System.Linq;

    using System.Text;

    using System.Windows.Forms;

    using Emgu.CV;

    using Emgu.CV.UI;

    using Emgu.CV.CvEnum;

    using Emgu.CV.Structure;

    using System.Diagnostics;

    using System.IO;

    using System.Data.SqlClient;

    using System.Data.SqlServerCe;

    using System.Drawing.Imaging;

    namespace ptuxiakh___
    {
        public partial class Form1 : Form
        {


    Capture _capture = new Capture();

    Capture capture2 = new Capture();

    Image<Bgr, Byte> FirstImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);
    Image<Bgr, Byte> RealTimeImage = new Image<Bgr, Byte>(640, 480);

    Image<Gray, Byte> des = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> thres = new Image<Gray, Byte>(640, 480);
    Image<Gray, Byte> eroded = new Image<Gray, Byte>(640, 480);

    bool baground = false;


     private void Background()
            {

                try{
                FirstImage = _capture.QueryFrame();
                background = true;

                 }
                catch(Exception e)
                  {
                  baground = false;
                  }
            }

     private void Tracking(object sender, EventArgs e)
            {

      if (baground == true)
                {
     RealTimeImage   = capture2.QueryFrame();

                    CvInvoke.cvAbsDiff(FirstImage.Convert<Gray, Byte>(), RealTimeImage.Convert<Gray, Byte>(), des);
                    CvInvoke.cvThreshold(des, thres, 20, 255, THRESH.CV_THRESH_BINARY);
                    CvInvoke.cvErode(thres, eroded, IntPtr.Zero, 2);
                  }
                 else
                 {
                 Background(); // At first trying to get a static frame for 
                            // abstraction with real time frame 
                 }
           }


 private void StartButton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle += new EventHandler(Tracking);
        }

 private void Stopbutton_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Application.Idle -= new EventHandler(Tracking);
        }