Для решения данной задачи нам потребуется библиотека OpenCV (cv2).
Шаги решения:
1. Загрузите видеопоследовательность используя функцию cv2.VideoCapture().
2. Инициализируйте переменную среднего фона, которая будет представлять изображение фона в виде серого цвета.
3. Прочитайте первый кадр из видеопоследовательности.
4. Преобразуйте прочитанный кадр в серое изображение с помощью функции cv2.cvtColor().
5. Если это первый кадр, сохраните его как изображение фона.
6. В противном случае, вычислите модуль разности между текущим кадром и изображением фона с помощью функции cv2.absdiff().
7. Примените пороговую обработку для полученной разности с помощью функции cv2.threshold(), чтобы выделить объекты переднего плана, установив порог на определенное значение.
8. Произведите морфологическую обработку (расширение и затем закрытие) для удаления шумов и заполнения небольших пробелов в объектах переднего плана.
9. Найдите контуры объектов переднего плана с помощью функции cv2.findContours().
10. Отобразите контуры объектов на исходном кадре с помощью функции cv2.drawContours().
11. Перейдите к следующему кадру и повторите шаги с 4 по 10, пока видеопоследовательность не закончится.
Таким образом, вы сможете найти объекты переднего плана на видеопоследовательности с использованием метода усреднения фона и вычисления модуля разности с помощью библиотеки cv2.