如何从零开始（用C语言、不依赖OpenCV）检测Blob形状的运动？

针对你这种22×22小尺寸、10帧/秒高帧率的场景，以下是几个可从零手动实现的轻量级方案，无需复杂依赖：

• 滑动窗口均值滤波+位移阈值：
  无需存储20帧全量数据，维护一个5-10帧的中心位置滑动窗口，每帧计算窗口内位置的均值。将当前中心与均值的偏差和设定阈值对比，超过阈值则判定为运动。这种方法能过滤偶然抖动误差，比直接帧间对比更稳定。

• 一阶差分像素对比法：
  利用已完成阈值分割的目标区域，直接计算当前帧与前一帧目标区域的像素差异面积。对于22×22的小图，只需逐像素异或后统计非零值数量，若差异面积占目标区域的比例超过阈值，即可判定目标存在运动，计算量极小。

• 中心位置差分分析法：
  记录当前帧与前一帧的中心坐标差（一阶差分），再计算相邻两次一阶差分的差值（二阶差分）。一阶差分绝对值超过阈值说明存在位移；二阶差分可判断运动是否加速/减速，避免将匀速运动误判为静止。仅需存储最近2-3帧的中心数据，内存占用极低。

• 轮廓特征辅助判断：
  因图像尺寸小，可提取目标的简单轮廓特征（如外接矩形宽高比、轮廓点数量），对比当前帧与前几帧的特征变化。结合中心位移共同判断运动，能降低目标偶尔偏移导致的误判。

这些方案均为纯手动实现的轻量级方法，适合资源有限的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GaetanG