该算法名为 GSOC，是在 Google Summer of Code 期间实现的，并非源自任何论文，但它提供了更好的性能。更多...

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC 的协作图

公共成员函数
virtual void	apply (InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) CV_OVERRIDE=0
	计算前景掩码。

virtual void	getBackgroundImage (OutputArray backgroundImage) const CV_OVERRIDE=0
	计算背景图像。

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取失败后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储区读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储区。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

其他继承成员
从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

该算法名为 GSOC，是在 Google Summer of Code 期间实现的，并非源自任何论文，但它提供了更好的性能。

与 OpenCV 中的其他算法相比，此算法在 CDNET 2014 数据集上表现出更好的性能。

成员函数文档

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC::apply	(	InputArray	image,
		OutputArray	fgmask,
		double	learningRate = `-1`
	)

纯虚函数

Python
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask

计算前景掩码。

参数

image	下一个视频帧。
fgmask	输出前景掩码，作为 8 位二进制图像。
learningRate	介于 0 到 1 之间的值，表示背景模型的学习速度。负参数值使算法使用一些自动选择的学习率。0 表示背景模型根本没有更新，1 表示背景模型从最后一帧完全重新初始化。

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC::getBackgroundImage ( OutputArray backgroundImage ) const

纯虚函数

Python
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.getBackgroundImage(	[, backgroundImage]	) ->	backgroundImage

计算背景图像。

参数

backgroundImage 输出背景图像。

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