python运动物体检测_运动检测ViBe算法python实现代码

运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。目前比较好的背景建模算法有两种：1)文章(Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.)提出的高斯混合模型法。在此算法中，背景的每一个像素都被拟合到一个高斯混合模型。对于新的图片，只需要判断每个像素是否服从这个高斯混合模型就可以判断出这个像素是背景还是前景。但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大，速度偏慢，对光照敏感。2)文章(ViBe: A universal backgroundsubtraction algorithm for video sequences.)提出的ViBe算法。该算法速度非常快，计算量比较小，而且对噪声有一定的鲁棒性，检测效果不错。

由于最近在做一些跟踪检查的研究，就用到了ViBe算法，根据网上的c++版本编写了这个python版的算法，在这分享给大家。

我做的鱼的跟踪效果图

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