Opencv --- 背景消除建模（BSM）

最新推荐文章于 2025-10-22 10:41:41 发布

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该博客介绍了OpenCV库中两种背景 subtractor 方法的使用：基于高斯混合模型（MOG2）和K个最近邻（KNN）。通过代码演示，展示了如何利用这两种方法对视频帧进行背景建模和前景物体检测，包括API调用和形态学操作。

1. 基本原理

BSM适用于背景不变的情况下。

2. 相关API

3. 代码演示

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
	VideoCapture capture;
	capture.open("E:/技能学习/Opencv视频分析与对象跟踪/video_003.avi");
	if (!capture.isOpened())
	{
		cout << "could not find the video file..." << endl;
		return -1; 
	}

	Mat frame;
	Mat bsmaskMOG2, bsmaskKNN;

	namedWindow("input video", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("MOG2", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("KNN", WINDOW_AUTOSIZE);

	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));

	//图像分割（GMM - 高斯混合模型）背景建模
	Ptr<BackgroundSubtractor>pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2();
	
	//机器学习（KNN - K个最近邻）背景建模
	Ptr<BackgroundSubtractor>pKNN = createBackgroundSubtractorKNN();

	while (capture.read(frame))
	{
		imshow("input video", frame);

		//MOG BS
		pMOG2->apply(frame, bsmaskMOG2);
		morphologyEx(bsmaskMOG2, bsmaskMOG2, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1)); //形态学开操作
		imshow("MOG2", bsmaskMOG2);


		//KNN BS mask
		pKNN->apply(frame, bsmaskKNN, -1);
		imshow("KNN", bsmaskKNN);

		char c = waitKey(50);
		if (c == 27)
		{
			break;
		}
	}

	capture.release();

	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}