高斯混合模型/前景分割算法

本文介绍了一种基于高斯混合模型的前景分割算法,并通过Python结合OpenCV进行了实现。该算法适用于Ubuntu16.04环境,可以有效应用于背景减法等视觉应用预处理步骤中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

高斯混合模型/前景分割算法

环境 Ubuntu16.04 + OpenCV3.0 + Python2.7,环境配置可参考www.pyimagesearch.com

前言:

背景减法是许多基于视觉的应用程序中的主要预处理步骤。
OpenCV已经实现了三个非常容易使用的算法。

效果图展示:

  • 不做移动的画面
    这里写图片描述

  • 稍微移动的画面
    这里写图片描述

  • 较大幅度动作
    这里写图片描述

代码部分

实现仅仅导入opencv的预设算法

# -*- coding:utf-8 -*-
# about background subtractor

import cv2
import numpy as np 

cap = cv2.VideoCapture(0)

# background subtractor
fgbg1 = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
fgbg2 = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while(1):
    ret, frame = cap.read()
    fgmask = fgbg2.apply(frame)
    cv2.imshow('frame', fgmask)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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