BackgroundSubtractorKNN 背景建模

本文介绍如何利用OpenCV库中的BackgroundSubtractorKNN类进行视频背景提取及前景目标检测。通过设置背景模型参数并应用到视频帧中,可以实现实时的背景分离效果。此外,还展示了如何读取视频文件、显示当前帧号以及处理按键退出等操作。

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#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
#include <iostream>
#include <sstream>
using namespace cv;
using namespace std;
void processVideo(Ptr<BackgroundSubtractorKNN> pBackgroundKnn, string videoFilename) 
{
	cv::Mat frame,FGMask; 
	int keyboard=0;
	// 视频获取
	VideoCapture capture(videoFilename);
	if(!capture.isOpened())
		exit(EXIT_FAILURE);
	// 按下q键和esc退出
	while( (char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27 )
	{
		// 读取当前帧
		if(!capture.read(frame)) 
			exit(EXIT_FAILURE);

		// 图像尺寸缩小
		//cv::resize(frame, frame,cv::Size(), 0.2,0.2);

		// 背景建模参数设定
		pBackgroundKnn->setHistory(200);
		pBackgroundKnn->setDist2Threshold(600);
		pBackgroundKnn->setShadowThreshold(0.5);
		//  背景模型生成
		pBackgroundKnn->apply(frame, FGMask);
		// 输出当前帧号
		stringstream ss;
		rectangle(frame, cv::Point(10, 2), cv::Point(100,20),
			cv::Scalar(255,255,255), -1);
		ss << capture.get(CAP_PROP_POS_FRAMES);
		string frameNumberString = ss.str();
		// 左上角显示帧号
		putText(frame, frameNumberString.c_str(), cv::Point(15, 15),
			FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , cv::Scalar(0,0,0));
		// 输出结果
		imshow("Frame", frame);
		imshow("FGMask", FGMask);
		keyboard = waitKey(30);
	}
	capture.release();
}
int main(int argc, char* argv[])
{
    // 创建背景建模类
    Ptr<BackgroundSubtractorKNN> pBackgroundKnn = 
		createBackgroundSubtractorKNN(); 
	//string inputPath = "..\\images\\car.avi";
	string inputPath = "optical_flow_input.avi";
    processVideo( pBackgroundKnn, inputPath);
    return 0;
}




转载:http://blog.youkuaiyun.com/zhuwei1988

BackgroundSubtractorKNN是opencv中的一种背景建模算法,基于K近邻的方法。 首先,背景建模是一种在视频中分离静态背景和运动物体的技术。BackgroundSubtractorKNN使用历史帧的像素信息来逐像素地建模背景,并提供一个二值化的前景掩模。 背景建模的目标是从视频中估计出背景模型,然后使用这个模型来分割前景和背景BackgroundSubtractorKNN通过以下步骤实现: 1. 初始化:设置模型参数,如历史帧的数目,鉴别阈值等。 2. 建模背景:在初始化阶段,BackgroundSubtractorKNN会利用一定数量的历史帧来建模背景。对于每个像素,它会保存一个混合模型,包括像素值、像素权重和像素方差等信息。 3. 更新背景:当新的帧进入时,BackgroundSubtractorKNN将对每个像素进行更新。更新的策略是对每个像素的权重和方差进行更新,同时也可以对像素值进行更新。 4. 像素分类:通过与背景模型的比较,每个像素都会被分类为前景或背景。当归类阈值被超过时,像素被视为前景。 5. 提取前景掩模:通过对前景像素进行二值化操作,我们可以得到前景掩模。 BackgroundSubtractorKNN的优点是适用于场景变化频繁的情况,并且具有较好的前景检测效果。它可以通过调整参数来适应不同的场景,并且在实时应用中具有较好的效果。 总之,BackgroundSubtractorKNN是一种使用历史帧的像素信息进行背景建模的算法,在opencv中可以很方便地实现前景检测和背景分割。
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