OpenCV 4.0: 背景分离方法详解

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本文详细介绍了OpenCV 4.0中背景分离的方法,包括基于帧差法、高斯混合模型(GMM)和自适应混合估计(MOG2)的背景分离。通过示例代码展示了如何在计算机视觉任务中应用这些方法提取前景目标。

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背景分离是计算机视觉中常用的任务,它可以将图像或视频中的前景目标从背景中提取出来。在本文中,我们将详细介绍使用OpenCV 4.0进行背景分离的方法,并提供相应的源代码示例。

背景分离方法的选择取决于特定的应用场景和需求。在OpenCV 4.0中,有几种常用的背景分离方法可供选择,包括基于帧差法的背景分离、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)背景分离以及基于自适应混合估计(Adaptive Mixture Estimation,MOG2)的背景分离。

首先,我们来看一下基于帧差法的背景分离方法。该方法基于连续帧之间的差异来检测前景目标。以下是使用OpenCV 4.0实现基于帧差法的背景分离的示例代码:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
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