opencv3/C++实现视频背景去除建模(BSM)

视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（MixtureOfGauss，MOG）createBackgroundSubtractorMOG2(inthistor

视频背景建模主要使用到：

高斯混合模型（Mixture Of Gauss，MOG）

createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, double varThreshold=16,bool detectShadows=true);

K最近邻（k-NearestNeighbor，kNN）

createBackgroundSubtractorKNN(int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true);

history：history的长度。

varThreshold：像素和模型之间马氏距离的平方的阈值。

detectShadows：默认为true，检测阴影并标记它们（影子会被标记为灰色）。 会降低了部分速度。

实例：

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
 VideoCapture capture;
 capture.open("E:/image/01.avi");
 if(!capture.isOpened())
 {
 printf("can not open video file \n");
 return -1;
 }
 Mat frame;
 namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 namedWindow("MOG2", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 namedWindow("KNN", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 Mat maskMOG2, maskKNN;
 Ptr<BackgroundSubtractor> pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(500,25,true);
 Ptr<BackgroundSubtractor> pKNN = createBackgroundSubtractorKNN();

 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5));
 while (capture.read(frame))
 {
 imshow("input", frame);

 pMOG2->apply(frame, maskMOG2);
 pKNN->apply(frame, maskKNN);
 //对处理后的帧进行开操作，减少视频中较小的波动造成的影响
 morphologyEx(maskMOG2,maskMOG2, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1,-1));
 morphologyEx(maskKNN,maskKNN, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1,-1));

 imshow("MOG2", maskMOG2);
 imshow("KNN", maskKNN);
 waitKey(3);
 }

 capture.release();
 return 0;

}

视频中移动的玻璃球：

MOG分离出的小球区域：

KNN分离出的小球区域：

以上这篇opencv3/C++实现视频背景去除建模(BSM)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

opencv3 视频背景 建模 BSM