opencv 背景差分

OpenCV中的背景差分是一种常用的图像处理技术，它可以用于检测视频或图像序列中的运动物体。其基本思想是将当前帧与背景帧进行相减，得到的结果就是前景部分。

在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractor类来实现背景差分。具体的实现步骤如下：

1. 创建BackgroundSubtractor对象：可以使用createBackgroundSubtractorMOG2或createBackgroundSubtractorKNN方法来创建对象。

2. 通过apply方法对输入帧进行处理，得到前景掩码。

3. 对前景掩码进行后处理，例如腐蚀、膨胀等，以去除噪声和填补空洞。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用BackgroundSubtractor类实现背景差分：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while(1):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
        
    fgmask = fgbg.apply(frame)
    fgmask = cv2.erode(fgmask, None, iterations=2)
    fgmask = cv2.dilate(fgmask, None, iterations=2)
    
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先从视频文件中读入一帧图像，然后使用createBackgroundSubtractorMOG2方法创建了一个BackgroundSubtractor对象。在每一帧图像中，我们调用apply方法来得到前景掩码，然后使用erode和dilate方法对前景掩码进行后处理，最后将原图像和前景掩码显示出来。