Python 是一種強大的編程語言，在圖像處理和計算機視覺方面也得到了廣泛的應用。其中，運動檢測是一種非常重要的應用場景，我們可以使用 Python 去實現它。

在 Python 中，我們可以使用 OpenCV 庫來實現運動檢測。下面是一個示例代碼：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 獲取第一幀
ret, frame = cap.read()
# 將第一幀轉成灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 定義運動檢測的閾值
threshold = 30
while True:
# 獲取當前幀
ret, frame = cap.read()
# 將當前幀轉成灰度圖像
gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 計算前后兩幀差異
diff = cv2.absdiff(gray, gray_frame)
# 對差異圖像進行二值化處理
ret, threshold_frame = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 顯示二值化后的圖像
cv2.imshow('Threshold Frame', threshold_frame)
# 更新前一幀
gray = gray_frame
# 等待按鍵觸發退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 釋放釋放所有資源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，我們使用了攝像頭采集每一幀圖像，并使用灰度圖像進行了運動檢測。具體來說，我們首先獲取第一幀，將其轉成灰度圖像，并將其作為前一幀。然后，在每次獲取新的幀時，我們將其也轉成灰度圖像，并計算前后兩幀的差異。接著，對差異圖像進行二值化處理，得到一個黑白圖像，其中白色代表發生運動的區域。最后，我們顯示二值化圖像，并將當前幀作為前一幀，依此循環。