Opencv 运动检测中的自动阈值

我正在做一个需要检测运动的项目。为此，我目前正在opencv中使用BackgroundSubstractionNT类。上述算法返回一个二值图像，其中白色像素表示移动对象。我在定义一个阈值时遇到了一些问题，该阈值决定是否存在运动或只是噪声。目前，我使用的阈值为5%。是否有任何算法或流程可以自动调整该阈值或根据序列预测该阈值

下面是它的部分代码：

def main():    
    minPixelStability = 30
    useHistory = False
    maxPixelStability = 60
    isParallel = False
    bs_cnt = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorCNT(minPixelStability, useHistory, maxPixelStability, isParallel)
    output_frame = bs_cnt.apply(current_frame)

这是检测功能：

def detect_motion(output_frame):
    total_white_pixels = np.sum(output_frame > 100)
    # print(total_white_pixels)
    motion = None
    if(total_white_pixels > 0.05*output_frame.shape[0]*output_frame.shape[1]):
        motion = True
    else:           
        motion = False       

图像分辨率=300 x 200 传感器类型=USB摄像头 待检测对象=任何移动对象（活体和非活体）

欢迎提供任何帮助或建议

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谢谢

请添加更多信息以供评论。您能否提及需要哪些其他信息？“我正在从事一个需要检测运动的项目”->这似乎非常广泛（传感器类型？分辨率？对象的类型和大小？）。您还应该添加用于实例化

backgroundsubstractionnt

class@GabrielDevillers谢谢你的建议。我用一段代码更新了这个问题。如果你还需要什么，请告诉我。