python和opencv构建运动检测器的实现

照着一个示例跑，目标本是捕获进入摄像头的第一帧然后会一直追踪这一个物体，如果出现的话会框出来，但是不知道什么原因，第一个框出来之后移动到别的地方还是会框别的东西，然后摄像头打开几秒就自动停止了还报错

import pandas

firstframe = none
status = [none,none]
df = pandas.dataframe(columns=["start","end"])
cap = cv2.videocapture(1)
while true:
  check,colorframe = cap.read()
  status = 0
  gray = cv2.cvtcolor(colorframe,cv2.color_bgr2gray)
  gray = cv2.gaussianblur(gray,(21,21),0) #高斯模糊去除噪声
  if firstframe is none:
    firstframe = gray
    continue #捕获第一个灰度帧 得到第一帧后不进行后续处理
  delta_frame = cv2.absdiff(firstframe,gray)
  # ，我们需要找出第一帧和当前帧之间的区别。因此，我们使用absdiff函数并将得到的结果称为delta帧。对于我们的用例来说，仅仅找到一个差异是不够的，所以我们需要定义一个像素阈值，它可以被视为真实的对象。我们可以选择30像素作为标准阈值，并将标准阈值的颜色定义为白色（颜色代码：255). 二元阈值函数thresh_binary返回一个元组值，其中只有第二项（[0]是第一项，[1]是第二项）包含生成的阈值帧。二元阈值函数用于处理含有2个离散值的非连续函数：如0或1。如果摄影机前面没有对象，我们将当前帧的状态视为0；如果摄影机前面存在对象，则将当前帧的状态视为1。 

  thresh_frame = cv2.threshold(delta_frame,30,255,cv2.thresh_binary)[1]
  thresh_frame = cv2.dilate(thresh_frame,none,iterations=3)
  # 在膨胀函数dilate中，我们可以通过设置迭代次数来设置平滑度。迭代次数越多，平滑度越高，处理时间也就越长。因此，建议保持标准化设置为3。膨胀函数中的“none”参数表示我们的应用中不需要元素结构。 

#声明元组的语法 (cnts,_)
  (cnts,_) = cv2.findcontours(thresh_frame.copy(),cv2.retr_list,cv2.chain_approx_simple)
  for contours in cnts :
    if cv2.contourarea(contours) < 10000:
      continue
    if cv2.contourarea(contours) < 20000:
     status = 1
     (x,y,w,h) = cv2.boundingrect(contours)
     cv2.rectangle(colorframe,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)
     cv2.imshow("cc",colorframe)
  key = cv2.waitkey(1)
  if key == ord('q'):
    break

显然这里有什么问题。
留待解决:高斯平滑参数的获取

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