Ваш вопрос довольно расплывчатый, и вы не предоставляете никаких изображений или реальных указаний на то, что вы ожидаете в качестве результатов, поэтому мой ответ не будет таким подробным, как мог бы быть в противном случае.
Вы не упомяните любые инструменты, с которыми вы знакомы, но я рекомендую Python и OpenCV . Альтернативы, вероятно, scikit-image , Python Wand .
В общем, при попытке обнаружить движение в серии изображений вы должны:
- попытаться выяснить, что такое фон
- поиск движения путем сшивания или дифференцирования кадров от фона
- очистить изображение различия
- идентифицировать объекты - может быть, по форме, размеру или цвету
- возможно отслеживать объекты
- производить статистику
Что касается разработки фона, я сделал пример здесь , найдя средний пиксель по всем изображениям в каждом месте изображений. Существует также OpenCV учебник здесь .
Что касается очистки изображений, вы, вероятно, можете удалить шум при вычитании фона с помощью небольшого медианного фильтра, скажем 3x3 или 5x5 в зависимости от разрешения ваших изображений.
Что касается обнаружения головастиков, вы, вероятно, захотите использовать OpenCV findContours() и фильтровать по размеру, цвету или округлости. Есть несколько довольно приличных руководств по PyImageSearch . Существует также ImageMagick «Connected Component» анализ, чтобы найти теннисиста, который я сделал здесь .