java.lang.Object
- org.opencv.core.Algorithm
- - org.opencv.video.BackgroundSubtractor
  - - org.opencv.video.BackgroundSubtractorMOG2

```
public class BackgroundSubtractorMOG2
extends BackgroundSubtractor
```
基于高斯混合模型的背景/前景分割算法。该类实现了在CITE: Zivkovic2004和CITE: Zivkovic2006中描述的高斯混合模型背景减除。

字段摘要
- 从类 org.opencv.core.Algorithm继承的字段
  nativeObj

构造函数摘要

构造函数
修饰符构造函数描述

protected BackgroundSubtractorMOG2(long addr)

方法摘要

所有方法静态方法实例方法具体方法
修饰符和类型	方法	描述
`static BackgroundSubtractorMOG2`	`__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()`
`double`	`getBackgroundRatio()`	返回算法的“背景比率”参数。如果前景像素保持近似 backgroundRatio\*history 帧的半恒定值，则将其视为背景并将其添加到模型中作为新组件的中心。
`double`	`getComplexityReductionThreshold()`	返回复杂度降低阈值。此参数定义了需要接受的样本数量才能证明组件存在。
`boolean`	`getDetectShadows()`	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。
`int`	`getHistory()`	返回影响背景模型的最后帧数。
`int`	`getNMixtures()`	返回背景模型中高斯分量的数量。
`double`	`getShadowThreshold()`	返回阴影阈值。如果像素是背景的较暗版本，则检测到阴影。
`int`	`getShadowValue()`	返回阴影值。阴影值是在前景掩码中标记阴影时使用的值。
`double`	`getVarInit()`	返回每个高斯分量的初始方差。
`double`	`getVarMax()`
`double`	`getVarMin()`
`double`	`getVarThreshold()`	返回像素模型匹配的方差阈值。决定样本是否被背景模型很好地描述的主要平方马氏距离阈值。
`double`	`getVarThresholdGen()`	返回用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。帮助决定样本何时接近现有组件的平方马氏距离阈值（对应于论文中的Tg）。
`void`	`setBackgroundRatio(double ratio)`	设置算法的“背景比率”参数。
`void`	`setComplexityReductionThreshold(double ct)`	设置复杂度降低阈值。
`void`	`setDetectShadows(boolean detectShadows)`	启用或禁用阴影检测。
`void`	`setHistory(int history)`	设置影响背景模型的最后帧数。
`void`	`setNMixtures(int nmixtures)`	设置背景模型中高斯分量的数量。
`void`	`setShadowThreshold(double threshold)`	设置阴影阈值。
`void`	`setShadowValue(int value)`	设置阴影值。
`void`	`setVarInit(double varInit)`	设置每个高斯分量的初始方差。
`void`	`setVarMax(double varMax)`
`void`	`setVarMin(double varMin)`
`void`	`setVarThreshold(double varThreshold)`	设置像素模型匹配的方差阈值。
`void`	`setVarThresholdGen(double varThresholdGen)`	设置用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。

从类 org.opencv.video.BackgroundSubtractor继承的方法
getBackgroundImage

从类 org.opencv.core.Algorithm继承的方法
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save

从类 java.lang.Object继承的方法
clone, equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

- 构造函数详情
  - BackgroundSubtractorMOG2
```
protected BackgroundSubtractorMOG2(long addr)
```
- 方法详情
  - __fromPtr__
```
public static BackgroundSubtractorMOG2 __fromPtr__(long addr)
```
  - getHistory
```
public int getHistory()
```
    返回影响背景模型的最后帧数。
    
    返回
    
    自动生成
  - setHistory
```
public void setHistory(int history)
```
    设置影响背景模型的最后帧数。
    
    参数
    
    history - 自动生成
  - getNMixtures
```
public int getNMixtures()
```
    返回背景模型中高斯分量的数量。
    
    返回
    
    自动生成
  - setNMixtures
```
public void setNMixtures(int nmixtures)
```
    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。
    
    参数
    
    nmixtures - 自动生成
  - getBackgroundRatio
```
public double getBackgroundRatio()
```
    返回算法的“背景比率”参数。如果前景像素保持近似 backgroundRatio\*history 帧的半恒定值，则将其视为背景并将其添加到模型中作为新组件的中心。它对应于论文中的TB参数。
    
    返回
    
    自动生成
  - setBackgroundRatio
```
public void setBackgroundRatio(double ratio)
```
    设置算法的“背景比率”参数。
    
    参数
    
    ratio - 自动生成
  - getVarThreshold
```
public double getVarThreshold()
```
    返回像素模型匹配的方差阈值。决定样本是否被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。
    
    返回
    
    自动生成
  - setVarThreshold
```
public void setVarThreshold(double varThreshold)
```
    设置像素模型匹配的方差阈值。
    
    参数
    
    varThreshold - 自动生成
  - getVarThresholdGen
```
public double getVarThresholdGen()
```
    返回用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。帮助决定样本何时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 是默认值。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。
    
    返回
    
    自动生成
  - setVarThresholdGen
```
public void setVarThresholdGen(double varThresholdGen)
```
    设置用于生成新混合分量的像素模型匹配的方差阈值。
    
    参数
    
    varThresholdGen - 自动生成
  - getVarInit
```
public double getVarInit()
```
    返回每个高斯分量的初始方差。
    
    返回
    
    自动生成
  - setVarInit
```
public void setVarInit(double varInit)
```
    设置每个高斯分量的初始方差。
    
    参数
    
    varInit - 自动生成
  - getVarMin
```
public double getVarMin()
```
  - setVarMin
```
public void setVarMin(double varMin)
```
  - getVarMax
```
public double getVarMax()
```
  - setVarMax
```
public void setVarMax(double varMax)
```
  - getComplexityReductionThreshold
```
public double getComplexityReductionThreshold()
```
    返回复杂度降低阈值。此参数定义了需要接受的样本数量才能证明组件存在。CT=0.05是所有样本的默认值。通过设置CT=0，您可以获得与标准Stauffer&Grimson算法非常相似的算法。
    
    返回
    
    自动生成
  - setComplexityReductionThreshold
```
public void setComplexityReductionThreshold(double ct)
```
    设置复杂度降低阈值。
    
    参数
    
    ct - 自动生成
  - getDetectShadows
```
public boolean getDetectShadows()
```
    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。详情请参阅 createBackgroundSubtractorMOG2。
    
    返回
    
    自动生成
  - setDetectShadows
```
public void setDetectShadows(boolean detectShadows)
```
    启用或禁用阴影检测。
    
    参数
    
    detectShadows - 自动生成
  - getShadowValue
```
public int getShadowValue()
```
    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。
    
    返回
    
    自动生成
  - setShadowValue
```
public void setShadowValue(int value)
```
    设置阴影值。
    
    参数
    
    value - 自动生成
  - getShadowThreshold
```
public double getShadowThreshold()
```
    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 表示如果像素的亮度小于背景的一半，则它不是阴影。详情请参阅 Prati, Mikic, Trivedi 和 Cucchiara，《检测移动阴影...》，IEEE PAMI，2003。
    
    返回
    
    自动生成
  - setShadowThreshold
```
public void setShadowThreshold(double threshold)
```
    设置阴影阈值。
    
    参数
    
    threshold - 自动生成
  - apply
```
public void apply(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
```
    计算前景掩码。
    
    重写
    
    类BackgroundSubtractor中的apply
    
    参数
    
    image - 下一个视频帧。浮点型帧将直接使用，无需缩放，且应在范围 \[0,255] 内。
    
    fgmask - 输出的前景掩码，为 8 位二值图像。
    
    learningRate - 值介于 0 和 1 之间，指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)
```
    计算前景掩码。
    
    重写
    
    类BackgroundSubtractor中的apply
    
    参数
    
    image - 下一个视频帧。浮点型帧将直接使用，无需缩放，且应在范围 \[0,255] 内。
    
    fgmask - 输出的前景掩码，为 8 位二值图像。学习速度。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更新，1 表示背景模型从最后一帧完全重新初始化。
  - finalize
```
protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable
```
    重写
    
    类BackgroundSubtractor中的finalize
    
    抛出
    
    java.lang.Throwable

类 BackgroundSubtractorMOG2

字段摘要

从类 org.opencv.core.Algorithm继承的字段

构造函数摘要

方法摘要

从类 org.opencv.video.BackgroundSubtractor继承的方法

从类 org.opencv.core.Algorithm继承的方法

从类 java.lang.Object继承的方法

构造函数详情

BackgroundSubtractorMOG2

方法详情

__fromPtr__

getHistory

setHistory

getNMixtures

setNMixtures

getBackgroundRatio

setBackgroundRatio

getVarThreshold

setVarThreshold

getVarThresholdGen

setVarThresholdGen

getVarInit

setVarInit

getVarMin

setVarMin

getVarMax

setVarMax

getComplexityReductionThreshold

setComplexityReductionThreshold

getDetectShadows

setDetectShadows

getShadowValue

setShadowValue

getShadowThreshold

setShadowThreshold

apply

apply

finalize

fromPtr