写一段完整的python代码解决GMM画框不稳定的问题

GMM（高斯混合模型）算法在图像处理中常用于背景建模，但是在实际应用中可能会出现画框不稳定的问题。这个问题可以通过调整算法参数或者优化算法实现来解决。下面是一段基于OpenCV库的Python代码示例，可以解决GMM画框不稳定的问题：

import cv2

# 创建背景建模器
backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=200, varThreshold=25, detectShadows=True)

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 背景建模
    fgMask = backSub.apply(frame)

    # 画框
    contours, hierarchy = cv2.findContours(fgMask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示视频帧和处理结果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.imshow('FG Mask', fgMask)

    # 按下ESC键退出循环
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们采用了MOG2背景建模算法，并进行了一些参数调整，例如设置history=200来增加历史帧数，varThreshold=25来调整背景模型的方差阈值等等。同时，我们还使用了findContours函数来查找前景目标的轮廓，并使用boundingRect函数获取目标的边框坐标，最后使用rectangle函数画出目标框。通过这些调整和优化，可以有效地解决GMM画框不稳定的问题。