OpenCV2.4.9的基于背景差分法的视频目标运动侦测的代码，相应位置有具体的注释，具体分析见博客http://blog.csdn.net/primetong/article/details/79609993

主要讲解背景差分的使用方法，，方便提取目标，多指教

本程序是基于opencv2.4.3和VS2010的，使用帧间差分法进行运动目标的检测，使用摄像头摄取视频图像，或读取指定路径下的视频。
效果不错。

调用摄像头实时采集图像与背景图像进行差分，检测采集图像与背景图像的差别，显示有差别的图像。

基于MATLAB的运动目标检测算法，背景差分法。
其中包含已处理图像和代码，更改路径后可以直接运行。
也可以使用用自己的视频文件，但是记得先把视频文件处理成图像序列。

本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。
使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由5个模块构成：ov7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块、VGA显示模块。
本文采用VerilogHDL硬件描述语言进行编程，先完成了对摄像头ov7725的驱动，通过摄像头采集的图像转为RGB565格式通过数据缓存模块存入DDR3之中，再通过数据缓存模块取出并通过背景差分法进行动态目标的检测，在进行先腐蚀后膨胀的数学形状学处理之后，采用基于颜色特征的匹配算法进行动态目标的跟踪，并最终在VGA显示屏上显示跟踪结果。
实验结果表明，在FPGA上采用合适的算法搭建系统能实时、准确的检测并跟踪动态目标。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。