opencv backgroundsubtractorknn
时间: 2023-11-13 22:01:19 浏览: 30
BackgroundSubtractorKNN是opencv中的一种背景建模算法,基于K近邻的方法。
首先,背景建模是一种在视频中分离静态背景和运动物体的技术。BackgroundSubtractorKNN使用历史帧的像素信息来逐像素地建模背景,并提供一个二值化的前景掩模。
背景建模的目标是从视频中估计出背景模型,然后使用这个模型来分割前景和背景。BackgroundSubtractorKNN通过以下步骤实现:
1. 初始化:设置模型参数,如历史帧的数目,鉴别阈值等。
2. 建模背景:在初始化阶段,BackgroundSubtractorKNN会利用一定数量的历史帧来建模背景。对于每个像素,它会保存一个混合模型,包括像素值、像素权重和像素方差等信息。
3. 更新背景:当新的帧进入时,BackgroundSubtractorKNN将对每个像素进行更新。更新的策略是对每个像素的权重和方差进行更新,同时也可以对像素值进行更新。
4. 像素分类:通过与背景模型的比较,每个像素都会被分类为前景或背景。当归类阈值被超过时,像素被视为前景。
5. 提取前景掩模:通过对前景像素进行二值化操作,我们可以得到前景掩模。
BackgroundSubtractorKNN的优点是适用于场景变化频繁的情况,并且具有较好的前景检测效果。它可以通过调整参数来适应不同的场景,并且在实时应用中具有较好的效果。
总之,BackgroundSubtractorKNN是一种使用历史帧的像素信息进行背景建模的算法,在opencv中可以很方便地实现前景检测和背景分割。