改进的背景前景分割方法

详细描述

类
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT
	基于计数的背景减除。 更多…
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG
	基于[105]中所述算法的背景减除模块。 更多…
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC
	不同但更好的算法的实现，称为GSOC，因为它是在GSOC期间实现的，并非源自任何论文。 更多…
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP
	使用局部SVD二值模式的背景减除。有关算法的更多详细信息，请参见[114]。 更多…
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBPDesc
	用于计算LSBP描述符。 更多…
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG
	基于高斯混合的背景/前景分割算法。 更多…
类	cv::bgsegm::SyntheticSequenceGenerator
	用于测试背景减除算法的合成帧序列生成器。 更多…

枚举
枚举	cv::bgsegm::LSBPCameraMotionCompensation {   cv::bgsegm::LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE = 0 ,   cv::bgsegm::LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_LK }

函数
Ptr< BackgroundSubtractorCNT >	cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorCNT (int minPixelStability=15, bool useHistory=true, int maxPixelStability=15 *60, bool isParallel=true)
	创建一个CNT背景减除器。
Ptr< BackgroundSubtractorGMG >	cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGMG (int initializationFrames=120, double decisionThreshold=0.8)
	创建一个GMG背景减除器。
Ptr< BackgroundSubtractorGSOC >	cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGSOC (int mc=LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE, int nSamples=20, float replaceRate=0.003f, float propagationRate=0.01f, int hitsThreshold=32, float alpha=0.01f, float beta=0.0022f, float blinkingSupressionDecay=0.1f, float blinkingSupressionMultiplier=0.1f, float noiseRemovalThresholdFacBG=0.0004f, float noiseRemovalThresholdFacFG=0.0008f)
	创建一个BackgroundSubtractorGSOC算法的实例。
Ptr< BackgroundSubtractorLSBP >	cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorLSBP (int mc=LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE, int nSamples=20, int LSBPRadius=16, float Tlower=2.0f, float Tupper=32.0f, float Tinc=1.0f, float Tdec=0.05f, float Rscale=10.0f, float Rincdec=0.005f, float noiseRemovalThresholdFacBG=0.0004f, float noiseRemovalThresholdFacFG=0.0008f, int LSBPthreshold=8, int minCount=2)
	创建一个BackgroundSubtractorLSBP算法的实例。
Ptr< BackgroundSubtractorMOG >	cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorMOG (int history=200, int nmixtures=5, double backgroundRatio=0.7, double noiseSigma=0)
	创建高斯混合背景减除器。
Ptr< SyntheticSequenceGenerator >	cv::bgsegm::createSyntheticSequenceGenerator (InputArray background, InputArray object, double amplitude=2.0, double wavelength=20.0, double wavespeed=0.2, double objspeed=6.0)
	创建一个SyntheticSequenceGenerator的实例。

枚举类型文档

LSBPCameraMotionCompensation

枚举 cv::bgsegm::LSBPCameraMotionCompensation

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

枚举器
LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE  Python: cv.bgsegm.LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE
LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_LK  Python: cv.bgsegm.LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_LK

函数文档

createBackgroundSubtractorCNT()

Ptr< BackgroundSubtractorCNT > cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorCNT	(	int	minPixelStability = 15,
		bool	useHistory = true,
		int	maxPixelStability = 15 *60,
		bool	isParallel = true )

Python
	cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorCNT(	[, minPixelStability[, useHistory[, maxPixelStability[, isParallel]]]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个CNT背景减除器。

参数

minPixelStability	被认为稳定的相同像素颜色的帧数
useHistory	确定我们是否给予像素长期稳定的信用
maxPixelStability	像素在历史记录中允许的最大信用
isParallel	确定我们是否并行化算法

createBackgroundSubtractorGMG()

Ptr< BackgroundSubtractorGMG > cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGMG	(	int	initializationFrames = 120,
		double	decisionThreshold = 0.8 )

Python
	cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorGMG(	[, initializationFrames[, decisionThreshold]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个GMG背景减除器。

参数

initializationFrames	用于初始化背景模型的帧数。
decisionThreshold	阈值，高于此值则标记为前景，否则为背景。

createBackgroundSubtractorGSOC()

Ptr< BackgroundSubtractorGSOC > cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGSOC	(	int	mc = LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE,
		int	nSamples = 20,
		float	replaceRate = 0.003f,
		float	propagationRate = 0.01f,
		int	hitsThreshold = 32,
		float	alpha = 0.01f，
		float	beta = 0.0022f，
		float	blinkingSupressionDecay = 0.1f，
		float	blinkingSupressionMultiplier = 0.1f，
		float	noiseRemovalThresholdFacBG = 0.0004f，
		float	noiseRemovalThresholdFacFG = 0.0008f　)

Python
	cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorGSOC(	[, mc[, nSamples[, replaceRate[, propagationRate[, hitsThreshold[, alpha[, beta[, blinkingSupressionDecay[, blinkingSupressionMultiplier[, noiseRemovalThresholdFacBG[, noiseRemovalThresholdFacFG]]]]]]]]]]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个BackgroundSubtractorGSOC算法的实例。

此算法名为 GSOC，与其他算法有所不同，且性能更好。它是在 Google Summer of Code (GSOC) 项目期间实现的，并非源自任何论文。

参数

mc	是否使用相机运动补偿。
nSamples	在帧的每个点上维护的样本数量。
replaceRate	替换旧样本的概率——模型更新速度。
propagationRate	传播到相邻像素的概率。
hitsThreshold	样本必须获得多少正样本才能被视为可能的替换样本。
alpha	阈值的比例系数。
beta	阈值的偏差系数。
blinkingSupressionDecay	闪烁抑制衰减因子。
blinkingSupressionMultiplier	闪烁抑制乘数。
noiseRemovalThresholdFacBG	背景点的噪声去除强度。
noiseRemovalThresholdFacFG	前景点的噪声去除强度。

以下是此函数的调用图

createBackgroundSubtractorLSBP()

Ptr< BackgroundSubtractorLSBP > cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorLSBP	(	int	mc = LSBP_CAMERA_MOTION_COMPENSATION_NONE,
		int	nSamples = 20,
		int	LSBPRadius = 16，
		float	Tlower = 2.0f，
		float	Tupper = 32.0f，
		float	Tinc = 1.0f，
		float	Tdec = 0.05f，
		float	Rscale = 10.0f，
		float	Rincdec = 0.005f，
		float	noiseRemovalThresholdFacBG = 0.0004f，
		float	noiseRemovalThresholdFacFG = 0.0008f，
		int	LSBPthreshold = 8，
		int	minCount = 2　)

Python
	cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorLSBP(	[, mc[, nSamples[, LSBPRadius[, Tlower[, Tupper[, Tinc[, Tdec[, Rscale[, Rincdec[, noiseRemovalThresholdFacBG[, noiseRemovalThresholdFacFG[, LSBPthreshold[, minCount]]]]]]]]]]]]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个BackgroundSubtractorLSBP算法的实例。

使用局部SVD二值模式进行背景减除。更多算法细节请参见[114]。

参数

mc	是否使用相机运动补偿。
nSamples	在帧的每个点上维护的样本数量。
LSBPRadius	LSBP 描述符半径。
Tlower	T 值的下限。详情请参见[114]。
Tupper	T 值的上限。详情请参见[114]。
Tinc	T 值的递增步长。详情请参见[114]。
Tdec	T 值的递减步长。详情请参见[114]。
Rscale	阈值的比例系数。
Rincdec	阈值的递增/递减步长。
noiseRemovalThresholdFacBG	背景点的噪声去除强度。
noiseRemovalThresholdFacFG	前景点的噪声去除强度。
LSBPthreshold	LSBP 二值字符串的阈值。
minCount	样本被视为前景的最小匹配数。

以下是此函数的调用图

createBackgroundSubtractorMOG()

Ptr< BackgroundSubtractorMOG > cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorMOG	(	int	history = 200，
		int	nmixtures = 5，
		double	backgroundRatio = 0.7，
		double	noiseSigma = 0　)

Python
	cv.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG(	[, history[, nmixtures[, backgroundRatio[, noiseSigma]]]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建高斯混合背景减除器。

参数

history	历史长度。
nmixtures	高斯混合模型的数量。
backgroundRatio	背景比例。
noiseSigma	噪声强度（亮度或每个颜色通道的标准差）。0 表示使用某个自动值。

createSyntheticSequenceGenerator()

Ptr< SyntheticSequenceGenerator > cv::bgsegm::createSyntheticSequenceGenerator	(	InputArray	background,
		InputArray	object,
		double	amplitude = 2.0，
		double	wavelength = 20.0，
		double	wavespeed = 0.2，
		double	objspeed = 6.0　)

Python
	cv.bgsegm.createSyntheticSequenceGenerator(	background, object[, amplitude[, wavelength[, wavespeed[, objspeed]]]]	) ->	返回值

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个SyntheticSequenceGenerator的实例。

参数

background	对象的背景图像。
object	将在背景上缓慢移动的对象图像。
amplitude	应用于背景的波浪畸变的幅度。
wavelength	应用于背景的波浪畸变的波长。
wavespeed	波浪移动的速度。
objspeed	物体在背景上飞行的速度。

以下是此函数的调用图