- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
BackgroundSubtractorKNN类有一系列的get函数,下面我们一一列举他们的名字和用法。
一系列函数
函数getDetectShadows()
getDetectShadows 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前是否启用了阴影检测的功能。
函数getDist2Threshold()
getDist2Threshold 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前设置的距离阈值。这个阈值用于确定前景像素与背景模型之间的距离,从而决定哪些像素被认为是前景。
函数getHistory()
getHistory 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前设置的历史帧数。历史帧数决定了背景模型的更新范围,即算法用来构建背景模型的时间窗口大小。
函数getkNNSamples()
getkNNSamples 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前设置的 K 近邻样本数量。这个参数决定了在背景建模过程中使用的样本数量。
函数getNSamples()
在 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中,getNSamples() 方法用于获取当前设置的 K 近邻样本数量。这是 OpenCV 背景减除算法的一个重要参数,用于控制背景模型的鲁棒性和响应速度。
函数getShadowThreshold()
getShadowThreshold() 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前设置的阴影检测阈值。这个阈值决定了在检测到可能的阴影区域时,算法如何处理这些区域。
函数getShadowValue()
getShadowValue() 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法,用于获取当前设置的阴影值。这个值决定了在输出的前景掩码中,阴影区域是如何标记的。
代码示例
cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main( int argc, char** argv )
{
// 创建一个 BackgroundSubtractorKNN 对象
cv::Ptr< cv::BackgroundSubtractorKNN > pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorKNN();
// 设置参数
pBackSub->setHistory( 500 ); // 设置历史帧数
pBackSub->setDist2Threshold( 16 ); // 设置距离阈值
pBackSub->setDetectShadows( true ); // 启用阴影检测
pBackSub->setShadowValue( 127 ); // 设置阴影值
// 获取当前的阴影值
int shadowValue = pBackSub->getShadowValue();
bool detectshadow = pBackSub->getDetectShadows();
double distThreshold = pBackSub->getDist2Threshold();
int history = pBackSub->getHistory();
int nnsamples = pBackSub->getkNNSamples();
int nsamples = pBackSub->getNSamples();
int shadowThreshold = pBackSub->getShadowThreshold();
std::cout<< "Current shadow value: " << shadowValue << std::endl;
std::cout << "Current distance threshold value: " << distThreshold << std::endl;
std::cout << "history: " << history << std::endl;
std::cout << "nsamples: " << nsamples << std::endl;
std::cout << "shadow threshold: " << shadowThreshold << std::endl;
// 打开视频文件
cv::VideoCapture capture( 0 );
if ( !capture.isOpened() )
{
std::cerr << "Failed to open video file." << std::endl;
return -1;
}
// 读取每一帧并处理
cv::Mat frame, fgMask;
while ( capture.read( frame ) )
{
// 应用背景减除
pBackSub->apply( frame, fgMask );
// 显示结果
cv::imshow( "Frame", frame );
cv::imshow( "FG Mask", fgMask );
// 按 'q' 键退出
if ( cv::waitKey( 30 ) == 'q' )
{
break;
}
}
// 释放资源
capture.release();
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}