介紹

背景減除，官網(wǎng)是這樣介紹的。

背景減法（BS）是通過使用靜態(tài)相機(jī)來生成前景蒙版（即，包含屬于場景中的運(yùn)動(dòng)對(duì)象的像素的二進(jìn)制圖像）的通用且廣泛使用的技術(shù)。

顧名思義，BS計(jì)算前景蒙版，在當(dāng)前幀和背景模型之間執(zhí)行減法運(yùn)算，其中包含場景的靜態(tài)部分，或者更一般而言，考慮到所觀察場景的特征，可以視為背景的所有內(nèi)容。

其實(shí)不難理解，我們建立了背景模型，那么前景就很容易分離出來了。當(dāng)然，這個(gè)方法使用場景一般上是靜態(tài)的背景場景。

后臺(tái)建模包括兩個(gè)主要步驟，后臺(tái)初始化和后臺(tái)更新，背景減除在OpenCV中的是cv::BackgroundSubtractor類，下面是例子：

官方例子

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
const char* params
    = "{ help h         |           | Print usage }"
      "{ input          | vtest.avi | Path to a video or a sequence of image }"
      "{ algo           | MOG2      | Background subtraction method (KNN, MOG2) }";
int main(int argc, char* argv[])
{
    CommandLineParser parser(argc, argv, params);
    parser.about( "This program shows how to use background subtraction methods provided by "
                  " OpenCV. You can process both videos and images.\\n" );
    if (parser.has("help"))
    {
        //print help information
        parser.printMessage();
    }
    //create Background Subtractor objects
    Ptr

截圖：

簡單分析

PtrpBackSub，創(chuàng)建背景減除的對(duì)象，然后createBackgroundSubtractorMOG2()或createBackgroundSubtractorKNN()用來選擇更新背景的算法，MOG2或者KNN。然后pBackSub->apply(frame, fgMask);用來更新背景模型。

總的來說用起來是比較煎簡單的。其實(shí)背景減除最簡單的實(shí)現(xiàn)，可以直接用當(dāng)前幀減去前一幀的圖像作為背景，這個(gè)辦法最簡單粗暴。優(yōu)化的話，我們就得對(duì)所有的幀差進(jìn)行建模，用來得到最優(yōu)的背景模型。

審核編輯：劉清