mog2 算法

MOG2算法，也是高斯混合模型分离算法，是MOG的改进，算法的重要特征是：为每个像素选择适当数量的高斯分布，可以更好地适应不同场景的照明变化等。高斯分布其实就是正态分布，（Normal distribution）。

1、混合高斯模型：

原理：将图像分为3-5个高斯模型，一个像素点来了，如果该像素点离任何一个高斯模型的距离大于其2倍的标准差，则为前景即运动物体，否则则是背景。

2、code

掌握其原理以后，下面直接用opencv来实现，这个只是应用而已。

#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{VideoCapture capture("bike.avi");if (!capture.isOpened()){return 0;}namedWindow("Extracted Foreground");namedWindow("Source Video");// 混合高斯物体Mat frame, bg;Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2, 2));Ptr<BackgroundSubtractor> mog2 = createBackgroundSubtractorMOG2();bool stop(false);while (!stop){if (!capture.read(frame)){break;}imshow("Source Video", frame);mog2->apply(frame, bg);morphologyEx(bg, bg, MORPH_OPEN, kernel);threshold(bg, bg, 128, 255, THRESH_BINARY);imshow("Extracted Foreground", bg);// show foreground//imshow("Extracted Foreground", foreground);//imshow("Source Video", frame);if (waitKey(10) == 27){stop = true;}}
}

原视频

检测出的前景

改进

可以做一些改进，读者可以提出，

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1、混合高斯模型：

2、code

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