背景减除 （Background Subtraction）是一种用于从视频序列中提取前景对象的计算机视觉技术。该技术的主要思想是通过建模和维护场景的背景，从而检测出在不同时间点出现的前景对象。

OpenCV 提供了一些用于背景减除的函数，其中最常用的是 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 。 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是 OpenCV 中用于创建混合高斯模型的背景减除器的函数。这个函数用于从视频中提取前景对象，通过对每个像素的灰度值进行建模，以便检测变化的部分。

下面是 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 函数的基本用法：

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=16, detectShadows=True)
参数说明：
 
history: 用于建模背景的历史帧数。默认是 500。
varThreshold: 方差阈值，用于判定像素是否属于前景。默认是 16。
detectShadows: 是否检测阴影。如果为 True，则会检测阴影并将其标记为灰色。默认是 True。
 
以下是一个简单的示例，演示如何使用 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 进行背景减除：
 
import cv2
# 创建背景减除器
bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame = cap.read()
    # 应用背景减除器，获取前景掩码
    fg_mask = bg_subtractor.apply(frame)
    # 可选：对前景掩码进行形态学操作，去除噪音
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    # 在原始帧上绘制前景对象
    result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=fg_mask)
    # 显示原始帧和结果
    cv2.imshow('Original Frame', frame)
    cv2.imshow('Foreground Objects', result)
    # 按下 ESC 键退出循环
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:
        break
# 释放摄像头和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们使用了摄像头捕捉每一帧，并通过 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 创建了一个背景减除器。然后，通过 bg_subtractor.apply 函数获取前景掩码，可选地使用形态学操作进行噪音去除，并在原始帧上绘制前景对象。最后，我们通过 OpenCV 显示原始帧和结果。按下 ESC 键可以退出循环。
 
请注意，你可以调整背景减除器的参数，例如设置阈值、学习速率等，以满足特定场景的需求。
 
				
文章目录目标基础BackgroundSubtractorMOGBackgroundSubtractorMOG2BackgroundSubtractorGMG
本节我们将要学习 OpenCV 中的背景减除方法
在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数，或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中，首先要将...
				
模式匹配与背景减除一、理论分析二、代码分析2.1 模式匹配2.2 背景减除
一、理论分析
模式匹配简单来说就是我想在一副地图上找到一个我已知地名的位置，更通俗来叔也就是查地图。这其中也包括需要查找时具有一定的变通性，比如我想在一个图里找到狗狗的位置，那么无论这只狗狗的动作和表情与待查找的不一致，也需要精准的匹配。而对于简单的模式匹配来说很难实现，以为它仅仅会计算不同特征之间的相似度，很难变通。但是我们同样可以利用这一点来对图像通过模式识别来进行筛选与甄别。
那么背景减除就是我在做视频的目标识别时，主要是对动
				
背景减除是图像处理中的一种方法，用于将前景对象从背景中提取出来。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多用于背景减除的函数和示例。
在OpenCV中，可以使用cv::BackgroundSubtractor类来实现背景减除。它提供了几种算法，如KNN、混合高斯模型等。
下面是一个使用OpenCV C++进行背景减除的示例代码：
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
    // 创建背景减除器对象
    cv::Ptr<cv::BackgroundSubtractor> subtractor = cv::createBackgroundSubtractorMOG2();
    // 读取视频文件
    cv::VideoCapture capture("input.avi");
    if (!capture.isOpened())
        return -1;
    cv::Mat frame, foreground;
    while (capture.read(frame))
        // 对每一帧进行背景减除
        subtractor->apply(frame, foreground);
        // 显示结果
        cv::imshow("Foreground", foreground);
        cv::waitKey(30);
    return 0;
在这个示例中，我们首先创建了一个背景减除器对象，通过`cv::createBackgroundSubtractorMOG2()`函数创建一个MOG2类型的背景减除器。然后，使用`cv::VideoCapture`类读取视频文件，并在每一帧上应用背景减除器。最后，显示提取出的前景对象。
通过调整背景减除器的参数，例如背景学习速率、阈值等，可以对背景减除的效果进行调优。另外，还可以尝试使用其他的背景减除算法，以适应不同场景的需求。