2:backgroundsubtractormog2
這個也是以高斯混合模型為基礎的背景/前景分割演算法。它是以 2004 年和 2006 年 z.zivkovic 的兩篇文章為基礎的。這個演算法的乙個特點是它為每乙個畫素選擇乙個合適數目的高斯分布。(上乙個方法中我們使用是 k 高斯分布)。這樣就會對由於亮度等發生變化引起的場景變化產生更好的適應。
和前面一樣我們需要建立乙個背景物件。但在這裡我們我們可以選擇是否檢測陰影。如果detectshadows = t rue(預設值),它就會檢測並將影子標記出來,但是這樣做會降低處理速度。影子會被標記為灰色。
3:backgroundsubtractorgmg
此演算法結合了靜態背景影象估計和每個畫素的貝葉斯分割。這是 2023年andrew_b.godbehere, akihiro_matsukawa 和 ken_goldberg 在文章中提出的。它使用前面很少的影象(預設為前 120 幀)進行背景建模。使用了概率前景估計演算法(使用貝葉斯估計鑑定前景)。這是一種自適應的估計,新觀察到的
物件比舊的物件具有更高的權重,從而對光照變化產生適應。一些形態學操作如開運算閉運算等被用來除去不需要的噪音。在前幾幀影象中你會得到乙個黑色視窗。
對結果進行形態學開運算對與去除雜訊很有幫助。
backgroundsubtractormog 的結果
backgroundsubtractormog2 的結果
灰色區域代表陰影
backgroundsubtractorgmg 的結果
使用形態學開運算將噪音去除。
OpenCV之背景減除
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背景減除法 1.gmm mog2演算法，高斯混合模型分離演算法，它為每個畫素選擇適當數量的高斯分布 函式 cv2.createbackgroundsubtractormog2 int history 500,double varthread 16,bool detectshadows true 2....
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