包 org.opencv.bgsegm

类 BackgroundSubtractorCNT

java.lang.Object

org.opencv.core.Algorithm

org.opencv.video.BackgroundSubtractor

org.opencv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT

public class BackgroundSubtractorCNT
extends BackgroundSubtractor

基于计数的背景减除。在高端系统上的速度与MOG2大致相同。在廉价硬件上的速度是MOG2的两倍多（在Raspberry Pi3上进行基准测试）。算法由Sagi Zeevi提供 (https://github.com/sagi-z/BackgroundSubtractorCNT)

字段摘要

继承自类 org.opencv.core.Algorithm 的字段

nativeObj

构造器摘要

构造器

修饰符	构造器	描述
protected	BackgroundSubtractorCNT(long addr)

方法摘要

修饰符和类型	方法	描述
static BackgroundSubtractorCNT	__fromPtr__(long addr)
void	apply(Mat image, Mat fgmask)	计算前景掩码。
void	apply(Mat image, Mat fgmask, double learningRate)	计算前景掩码。
protected void	finalize()
void	getBackgroundImage(Mat backgroundImage)	计算背景图像。
boolean	getIsParallel()	返回是否正在并行化算法。
int	getMaxPixelStability()	返回像素在历史记录中允许的最大信用值。
int	getMinPixelStability()	返回具有相同像素颜色的帧数，以考虑稳定性。
boolean	getUseHistory()	返回是否正在为像素长时间保持稳定而给予信用。
void	setIsParallel(boolean value)	设置是否正在并行化算法。
void	setMaxPixelStability(int value)	设置像素在历史记录中允许的最大信用值。
void	setMinPixelStability(int value)	设置具有相同像素颜色的帧数，以考虑稳定性。
void	setUseHistory(boolean value)	设置是否正在为像素长时间保持稳定而给予信用。

继承自类 org.opencv.core.Algorithm 的方法

clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save

继承自类 java.lang.Object 的方法

clone, equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造器详情

BackgroundSubtractorCNT

protected BackgroundSubtractorCNT(long addr)

方法详情

__fromPtr__

public static BackgroundSubtractorCNT __fromPtr__(long addr)

apply

public void apply(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)

从类复制描述：BackgroundSubtractor

计算前景掩码。

覆盖

apply 在类中BackgroundSubtractor

参数

image - 下一视频帧。

fgmask - 输出的前景掩码，作为 8 位二进制图像。

learningRate - 0 到 1 之间的值，表示学习背景模型的速度。负参数值使算法使用某些自动选择的学习率。0 表示背景模型根本不会更新，1 表示背景模型从最后一帧完全重新初始化。

apply

public void apply(Mat image,
                  Mat fgmask)

从类复制描述：BackgroundSubtractor

计算前景掩码。

覆盖

apply 在类中 BackgroundSubtractor

参数

image - 下一视频帧。

fgmask - 输出的前景掩码，作为 8 位二进制图像。学习。负参数值使算法使用某些自动选择的学习率。0 表示背景模型根本不会更新，1 表示背景模型从最后一帧完全重新初始化。

getBackgroundImage

public void getBackgroundImage(Mat backgroundImage)

从类复制描述：BackgroundSubtractor

计算背景图像。

覆盖

getBackgroundImage 在类中 BackgroundSubtractor

参数

backgroundImage - 输出的背景图像。注意：有时背景图像可能非常模糊，因为它包含平均背景统计数据。

getMinPixelStability

public int getMinPixelStability()

返回具有相同像素颜色的帧数，以考虑稳定性。

返回

自动生成

setMinPixelStability

public void setMinPixelStability(int value)

设置具有相同像素颜色的帧数，以考虑稳定性。

参数

value - 自动生成

getMaxPixelStability

public int getMaxPixelStability()

返回像素在历史记录中允许的最大信用值。

返回

自动生成

setMaxPixelStability

public void setMaxPixelStability(int value)

设置像素在历史记录中允许的最大信用值。

参数

value - 自动生成

getUseHistory

public boolean getUseHistory()

返回是否正在为像素长时间保持稳定而给予信用。

返回

自动生成

setUseHistory

public void setUseHistory(boolean value)

设置是否正在为像素长时间保持稳定而给予信用。

参数

value - 自动生成

getIsParallel

public boolean getIsParallel()

返回是否正在并行化算法。

返回

自动生成

setIsParallel

public void setIsParallel(boolean value)

设置是否正在并行化算法。

参数

value - 自动生成

finalize

protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable

覆盖

finalize 在类中 BackgroundSubtractor

抛出

java.lang.Throwable