视频背景扣除原理

视频是一组连续的帧（一幅幅图组成）
帧与帧之间关系密切（GOP）
在GOP中，背景几乎是不变的

MOG去背景

混合高斯模型为基础的前景、背景分割算法
createBackgroundSubtractorMOG(…)
history,//默认为200
nmixtures,// 高斯范围值，默认值为5
backgroundRatio,//背景比率，默认0.7
noiseSigma//默认0，自动降噪

MOG2去背景

同MOG类似，不过对亮度产生的阴影有更好的识别
cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
history,//500毫秒
detectShadows//是否检测阴影，True
会产生许多的噪点，鉴于此有了GMG方法

GMG去背景

静态背景图像估计和每个像素的贝叶斯分割抗噪性更强
cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorGMG()
initializationFrames，//初始帧数，120

import cv2 as cv
import numpy as npcap = cv.VideoCapture(r'H:\learnOpenCV4_Python-main\learnOpenCV4_Python-main\chapter11\data\vtest.avi')
# mog = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
mog = cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorGMG()
# mog = cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # MOGwhile True:ret, frame = cap.read()fgmask = mog.apply(frame)cv.imshow('img', fgmask)k = cv.waitKey(10)if k == 27:break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

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