背景建模

帧差法

帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞的问题。

混合高斯模型

混合高斯模型学习方法：

1. 首先初始化每个高斯模型矩阵参数。
2. 取视频中T帧数据图像用来训练高斯混合模型，来了第一个像素之后用它来当做第一个高斯分布。
3. 当后面来的像素值时，与前面已有的高斯的均值比较，如果该像素点的值与其模型均差值在3倍的方差内，则属于该分布，并对其进行参数更新。
4. 如果下一次来的像素不满足当前高斯分布，用它来创建一个新的高斯分布。

混合高斯模型的测试方法：
在测试阶段，对新来像素点的值与混合高斯模型中的每一个均值进行比较，如果其差值在2倍的方差之间的话，则认为是背景，否则认为是前景。将前景赋值为255，背景赋值为0。

import numpy as np
import cv2

cap=cv2.VideoCapture('../res/test.avi')

kernel=cv2