OpenCV视觉分析之运动分析(5)背景减除类BackgroundSubtractorMOG2的使用

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

基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。

该类实现了在文献 $320$ 和 $319$ 中描述的高斯混合模型背景减除。

cv::BackgroundSubtractorMOG2 类是 OpenCV 中用于背景减除的一种实现方式，它基于 Gaussian Mixture Model with a recursive algorithm (GMM) 来估计背景模型。这种模型对于动态场景下的背景减除非常有效，因为它可以适应背景的变化并且对光照变化有一定的鲁棒性。

主要成员函数

函数apply()

计算一个前景掩码

函数原型

cpp 复制代码

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::apply
(
	InputArray 	image,
	OutputArray 	fgmask,
	double 	learningRate = -1 
)

参数

参数image 下一个视频帧。浮点帧将不经缩放直接使用，且应处于 $0,255$ 范围内。
参数fgmask 作为8位二值图像的输出前景掩码。
参数learningRate 取值范围在0到1之间，表示背景模型的学习速度。参数的负值会使算法使用某种自动选择的学习率。0意味着背景模型完全不更新，1意味着背景模型将完全重新初始化为最近一帧的状态。

代码示例

cpp 复制代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    // 创建一个 BackgroundSubtractorMOG2 对象
    cv::Ptr< cv::BackgroundSubtractor > pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorMOG2( 500,  // 设置历史帧数
                                                                                       16,   // 设置方差阈值
                                                                                       true  // 启用阴影检测
    );

    // 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;
}

运行结果

效果比BackgroundSubtractorKNN好很多