调取python背景减法库:MOG2和KNN，非常好用

1.运行环境

操作系统：win10 64位
python3.6
opencv3.4.5

2.方法

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

BackgroundSubtractorMOG2是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。它是以2004年和2006年Z.Zivkovic的两篇文章为基础。这个算法的一个特点是它为每个像素选择一个合适的高斯分布。
这个方法有一个参数detectShadows，默认为True，他会检测并将影子标记出来，但是这样做会降低处理速度。影子会被标记成灰色。


import numpy as np
import cv2#BackgroundSubtractorMOG2
#opencv自带的一个视频
cap = cv2.VideoCapture('bg.avi')
#创建一个3*3的椭圆核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
#创建BackgroundSubtractorMOG2
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()while(1):ret, frame = cap.read()fgmask = fgbg.apply(frame)#形态学开运算去噪点fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#寻找视频中的轮廓im, contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:#计算各轮廓的周长perimeter = cv2.arcLength(c,True)if perimeter > 188:#找到一个直矩形（不会旋转）x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)#画出这个矩形cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)    cv2.imshow('frame',frame)cv2.imshow('fgmask', fgmask)k = cv2.waitKey(30) & 0xffif k == 27:breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

5.其他

注意如果要找到移动物体的轮廓，一定要处理噪点。直接用自带的算法，会影响结果。

用cv2.createBackgroundSubtractorKNN()的方法也能检测出移动的物体

6 椭圆形检测

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91045219#Hough_109

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