Представьте кадр с камеры наблюдения: пустой офис ночью, склад, парковка.

Несколько минут ничего не происходит — фон статичен.

И вдруг в кадре появляется человек. Для нас это очевидно.

А для компьютера?

У компьютера нет зрения в привычном смысле.

Он работает с числами — с потоками пикселей, которые постоянно обновляются. Чтобы «заметить» новое движение, нужно сначала понять, как выглядит фон, а потом отслеживать, что в нём изменилось.

Метод, который помогает это сделать, называется background subtraction, или вычитание фона.

Как это работает: — берётся несколько первых кадров, и на их основе строится «модель фона»; — каждый следующий кадр сравнивается с этой моделью; — всё, что заметно отличается, считается движущимся объектом.

Так можно выделить человека, машину, животное — всё, что появилось в кадре недавно и нарушает привычную картину.

Этот подход прост, работает быстро и не требует тяжёлых моделей машинного обучения.

Его до сих пор используют в системах видеонаблюдения, на заводах, в системах подсчёта людей и даже в спортивной аналитике.

Разумеется, есть нюансы: фон может меняться (например, от тени или дождя), камера — немного дрожать, а объекты — сливаться с окружением. Но при правильной настройке алгоритм остаётся полезным инструментом в задачах, где важна скорость и понятность.