基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。更多…

#include <opencv2/video/background_segm.hpp>

cv::BackgroundSubtractorMOG2 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 double	getBackgroundRatio () const =0
	返回算法的“背景比率”参数。

virtual double	getComplexityReductionThreshold () const =0
	返回复杂度降低阈值。

virtual bool	getDetectShadows () const =0
	返回阴影检测标志。

virtual int	getHistory () const =0
	返回影响背景模型的最后帧数。

virtual int	getNMixtures () const =0
	返回背景模型中高斯分量的数量。

virtual double	getShadowThreshold () const =0
	返回阴影阈值。

virtual int	getShadowValue () const =0
	返回阴影值。

virtual double	getVarInit () const =0
	返回每个高斯分量的初始方差。

virtual double	getVarMax () const =0

virtual double	getVarMin () const =0

virtual double	getVarThreshold () const =0
	返回像素模型匹配的方差阈值。

virtual double	getVarThresholdGen () const =0
	返回用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。

virtual void	setBackgroundRatio (double ratio)=0
	设置算法的“背景比率”参数。

virtual void	setComplexityReductionThreshold (double ct)=0
	设置复杂度降低阈值。

virtual void	setDetectShadows (bool detectShadows)=0
	启用或禁用阴影检测。

virtual void	setHistory (int history)=0
	设置影响背景模型的最后帧数。

virtual void	setNMixtures (int nmixtures)=0
	设置背景模型中高斯分量的数量。

virtual void	setShadowThreshold (double threshold)=0
	设置阴影阈值。

virtual void	setShadowValue (int value)=0
	设置阴影值。

virtual void	setVarInit (double varInit)=0
	设置每个高斯分量的初始方差。

virtual void	setVarMax (double varMax)=0

virtual void	setVarMin (double varMin)=0

virtual void	setVarThreshold (double varThreshold)=0
	设置像素模型匹配的方差阈值。

virtual void	setVarThresholdGen (double varThresholdGen)=0
	设置用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。

从 cv::BackgroundSubtractor 继承的公共成员函数
virtual void	getBackgroundImage (OutputArray backgroundImage) const =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，在开始时或读取失败后），则返回true。

virtual String	getDefaultName () const

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

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中。

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())
	从文件中加载算法。

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。

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

详细描述

基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。

该类实现了[325]和[324]中描述的高斯混合模型背景减除方法。

成员函数文档

◆ apply()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::apply	(	输入数组	图像,
		输出数组	前景掩码,
		双精度浮点数	learningRate = -1 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	前景掩码

计算前景掩码。

参数

图像	下一视频帧。浮点型帧将直接使用，无需缩放，取值范围为\([0,255]\)。
前景掩码	输出的前景掩码，为8位二值图像。
学习率	0到1之间的值，表示背景模型学习的速度。负参数值使算法使用某种自动选择的学习率。0表示背景模型根本不更新，1表示背景模型完全从最后一帧重新初始化。

实现 cv::BackgroundSubtractor.

◆ getBackgroundRatio()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getBackgroundRatio ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getBackgroundRatio(		) ->	返回值

返回算法的“背景比率”参数。

如果前景像素保持近似恒定的值，大约为 backgroundRatio*history 帧，则将其视为背景并将其添加到模型作为新组件的中心。它对应于论文中的 TB 参数。

◆ getComplexityReductionThreshold()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getComplexityReductionThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getComplexityReductionThreshold(		) ->	返回值

返回复杂度降低阈值。

此参数定义了需要接受的样本数量以证明组件的存在。CT=0.05 是所有样本的默认值。通过设置 CT=0，您可以获得一个与标准 Stauffer&Grimson 算法非常相似的算法。

◆ getDetectShadows()

virtual bool cv::BackgroundSubtractorMOG2::getDetectShadows ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getDetectShadows(		) ->	返回值

返回阴影检测标志。

如果为真，则算法检测阴影并对其进行标记。有关详细信息，请参阅 createBackgroundSubtractorMOG2。

◆ getHistory()

virtual int cv::BackgroundSubtractorMOG2::getHistory ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getHistory(		) ->	返回值

返回影响背景模型的最后帧数。

◆ getNMixtures()

virtual int cv::BackgroundSubtractorMOG2::getNMixtures ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getNMixtures(		) ->	返回值

返回背景模型中高斯分量的数量。

◆ getShadowThreshold()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getShadowThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getShadowThreshold(		) ->	返回值

返回阴影阈值。

如果像素是背景的较暗版本，则检测到阴影。阴影阈值（论文中的 Tau）是定义阴影可以暗多少的阈值。Tau=0.5 表示如果像素暗度超过两倍，则它不是阴影。参见 Prati, Mikic, Trivedi 和 Cucchiara，《检测移动阴影……》，IEEE PAMI，2003。

◆ getShadowValue()

virtual int cv::BackgroundSubtractorMOG2::getShadowValue ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getShadowValue(		) ->	返回值

返回阴影值。

阴影值是在前景掩码中用于标记阴影的值。默认值为 127。掩码中的值 0 始终表示背景，255 表示前景。

◆ getVarInit()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getVarInit ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getVarInit(		) ->	返回值

返回每个高斯分量的初始方差。

◆ getVarMax()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getVarMax ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getVarMax(		) ->	返回值

◆ getVarMin()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getVarMin ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getVarMin(		) ->	返回值

◆ getVarThreshold()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getVarThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getVarThreshold(		) ->	返回值

返回像素模型匹配的方差阈值。

决定样本是否由背景模型很好地描述的主要平方马氏距离阈值。与论文中的 Cthr 相关。

◆ getVarThresholdGen()

virtual double cv::BackgroundSubtractorMOG2::getVarThresholdGen ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.getVarThresholdGen(		) ->	返回值

返回用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。

帮助决定样本是否接近现有组件的平方马氏距离阈值（对应于论文中的 Tg）。如果像素不接近任何组件，则将其视为前景或添加为新组件。3 sigma => Tg=3*3=9 为默认值。较小的 Tg 值会生成更多组件。较高的 Tg 值可能会导致组件数量较少，但它们可能会变得太大。

◆ setBackgroundRatio()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setBackgroundRatio ( 双精度浮点数比率 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setBackgroundRatio(	比率	) ->	无

设置算法的“背景比率”参数。

◆ setComplexityReductionThreshold()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setComplexityReductionThreshold ( 双精度浮点数 ct )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setComplexityReductionThreshold(	ct	) ->	无

设置复杂度降低阈值。

◆ setDetectShadows()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setDetectShadows ( 布尔值 检测阴影 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setDetectShadows(	检测阴影	) ->	无

启用或禁用阴影检测。

◆ setHistory()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setHistory ( 整数 历史帧数 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setHistory(	历史帧数	) ->	无

设置影响背景模型的最后帧数。

◆ setNMixtures()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setNMixtures ( 整数 混合高斯模型个数 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setNMixtures(	混合高斯模型个数	) ->	无

设置背景模型中高斯分量的数量。

需要重新初始化模型以预留内存。

◆ setShadowThreshold()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setShadowThreshold ( 双精度浮点数阈值 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setShadowThreshold(	阈值	) ->	无

设置阴影阈值。

◆ setShadowValue()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setShadowValue ( 整数值 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setShadowValue(	值	) ->	无

设置阴影值。

◆ setVarInit()

virtual void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setVarInit ( 双精度浮点数 方差初始化值 )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setVarInit(	方差初始化值	) ->	无

设置每个高斯分量的初始方差。

◆ setVarMax()

虚函数 void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setVarMax ( 双精度浮点数 varMax )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setVarMax(	varMax	) ->	无

◆ setVarMin()

虚函数 void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setVarMin ( 双精度浮点数 varMin )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setVarMin(	varMin	) ->	无

◆ setVarThreshold()

虚函数 void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setVarThreshold ( 双精度浮点数 varThreshold )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setVarThreshold(	varThreshold	) ->	无

设置像素模型匹配的方差阈值。

◆ setVarThresholdGen()

虚函数 void cv::BackgroundSubtractorMOG2::setVarThresholdGen ( 双精度浮点数 varThresholdGen )

纯虚函数

Python
	cv.BackgroundSubtractorMOG2.setVarThresholdGen(	varThresholdGen	) ->	无

设置用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。

此类的文档由以下文件生成：

opencv2/video/background_segm.hpp

公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ apply()

◆ getBackgroundRatio()

◆ getComplexityReductionThreshold()

◆ getDetectShadows()

◆ getHistory()

◆ getNMixtures()

◆ getShadowThreshold()

◆ getShadowValue()

◆ getVarInit()

◆ getVarMax()

◆ getVarMin()

◆ getVarThreshold()

◆ getVarThresholdGen()

◆ setBackgroundRatio()

◆ setComplexityReductionThreshold()

◆ setDetectShadows()

◆ setHistory()

◆ setNMixtures()

◆ setShadowThreshold()

◆ setShadowValue()

◆ setVarInit()

◆ setVarMax()

◆ setVarMin()

◆ setVarThreshold()

◆ setVarThresholdGen()