import cv2

# Lade das erste Frame und bestimme seine Größe
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()
height, width, channels = frame.shape

# Definiere einen Bereich, der ausgeschlossen werden soll
exclude_area = [[0, 0], [0, 100], [width, 100], [width, 0]]

# Erstelle eine Maske
mask = np.zeros((height, width), np.uint8)
pts = np.array([exclude_area], np.int32)
cv2.fillPoly(mask, pts, 255)

# Initialisiere den Hintergrundsubtraktor
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # Lese das nächste Frame
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Wende die Maske auf das Frame an
    masked_frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    # Subtrahiere das Hintergrund-Modell von dem aktuellen Frame
    fgmask = fgbg.apply(masked_frame)

    # Wende eine Schwellenwertbildung auf das Differenzbild an
    thresh = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    # Zeige das Ergebnis an
    cv2.imshow('frame', thresh)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()