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 [107] 中所给出算法的背景减除模块。更多...
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC
	实现了名为 GSOC 的不同但更好的算法，该算法是在 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 二进制模式的背景减除。有关该算法的更多详细信息，请参见 [117]。更多...
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBPDesc
	用于计算 LSBP 描述符。更多...
类	cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG
	基于高斯混合模型的背景/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 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 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 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]]]]	) ->	retval

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建一个 CNT 背景减除器。

参数

minPixelStability	像素颜色相同被视为稳定的帧数
useHistory	确定是否奖励像素长时间稳定
maxPixelStability	历史记录中像素允许的最大信用值
isParallel	确定是否并行化算法

createBackgroundSubtractorGMG()

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

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

#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]]]]]]]]]]]	) ->	retval

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建 BackgroundSubtractorGSOC 算法的实例。

实现了名为 GSOC 的不同但更好的算法，该算法是在 GSOC 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	在帧的每个点处维持的样本数量。
replaceRate	替换旧样本的概率 - 模型更新自身的速度。
propagationRate	传播到邻居的概率。
hitsThreshold	样本在被视为可能替换之前必须获得的正样本数量。
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	背景点噪声去除的强度。
noiseRemovalThresholdFacFG	前景点噪声去除的强度。

此函数的调用图如下

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]]]]]]]]]]]]]	) ->	retval

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建 BackgroundSubtractorLSBP 算法的实例。

使用局部 SVD 二进制模式的背景减除。有关该算法的更多详细信息，请参见 [117]

参数

mc	是否使用相机运动补偿。
nSamples	在帧的每个点处维持的样本数量。
LSBPRadius	LSBP 描述符半径。
Tlower	T 值的下限。详情请参见 [117]。
Tupper	T 值的上限。详情请参见 [117]。
Tinc	T 值的增加步长。详情请参见 [117]。
Tdec	T 值的减少步长。详情请参见 [117]。
Rscale	阈值的缩放系数。
Rincdec	阈值的增加/减少步长。
noiseRemovalThresholdFacBG	背景点噪声去除的强度。
noiseRemovalThresholdFacFG	前景点噪声去除的强度。
LSBPthreshold	LSBP 二进制字符串的阈值。
minCount	样本被视为前景所需的最小匹配数。

此函数的调用图如下

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]]]]	) ->	retval

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建高斯混合背景减除器。

参数

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

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]]]]	) ->	retval

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

创建 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	应用于背景的波形失真幅度。
wavelength	应用于背景的失真波长。
wavespeed	波浪移动的速度。
objspeed	物体在背景上飞过的速度。

此函数的调用图如下