基于Opencv实现运动目标检测，主要实现方式有
1.视频读取后进行背景建模(高斯建模等)，对每一帧与背景相减后得到目标，然后采用二值、形态学处理后提取轮廓，轮廓的外界矩形即标出的矩形框
2.帧差法：对 相邻帧进行做差，然后对其进行二值及膨胀运算，此算法对阈值分割的阈值要求较高，要想实现好的效果需要多次测试调出一个较好阈值
背景建模一般Opencv都集成好了现成的API，直接调用调参一般就可提取一个较好的背景，该算法的运动目标检测适用于摄像机不变条件下拍摄出的视频，即背景区域不变。此篇文章着重讲帧差法，所以 此处不再赘述。
实现效果：
关键帧指包含运动目标的视频帧，主要提取实现算法为：分析差分图像中的黑白像素占比，满足一定条件下的阈值则被认为是关键帧
