深度结果的时间移除导致了幽灵般的图像。

要解决“深度结果的时间移除导致了幽灵般的图像”的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 使用图像序列平均法：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像序列
image_sequence = []  # 存储图像序列的列表
for i in range(10):  # 假设有10帧图像
    image = cv2.imread(f"image_{i}.jpg")  # 读取图像
    image_sequence.append(image)  # 将图像添加到序列中

# 对图像序列进行平均
average_image = np.mean(image_sequence, axis=0).astype(np.uint8)

# 显示平均图像
cv2.imshow("Average Image", average_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 使用图像序列中的中值图像：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像序列
image_sequence = []  # 存储图像序列的列表
for i in range(10):  # 假设有10帧图像
    image = cv2.imread(f"image_{i}.jpg")  # 读取图像
    image_sequence.append(image)  # 将图像添加到序列中

# 对图像序列进行中值滤波
median_image = np.median(image_sequence, axis=0).astype(np.uint8)

# 显示中值图像
cv2.imshow("Median Image", median_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 使用图像序列中的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像序列
image_sequence = []  # 存储图像序列的列表
for i in range(10):  # 假设有10帧图像
    image = cv2.imread(f"image_{i}.jpg")  # 读取图像
    image_sequence.append(image)  # 将图像添加到序列中

# 使用高斯混合模型对图像序列进行建模
gmm = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
for image in image_sequence:
    fg_mask = gmm.apply(image)

# 显示前景掩码
cv2.imshow("Foreground Mask", fg_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上方法中，使用了图像序列的平均值、中值或高斯混合模型来处理深度结果的时间移除问题，从而减少或消除幽灵般的图像。具体选择哪种方法取决于实际情况和需求。