请你用C++写背景减除的代码，并作为一个函数来使用，涉及到的硬件接口请你自己任意选定

在C++中，背景减除是一种常用的图像处理技术，用于分离前景物体和背景，通常应用于视频监控、实时分析等场景。下面是一个简单的例子，我们将编写一个函数`backgroundSubtraction`，使用OpenCV库来实现基本的背景建模和更新。这里假设我们使用的是KNN（K近邻）背景模型。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

// 假设我们有一个帧大小的结构体
struct FrameSize {
    int width;
    int height;
};

// 背景模型的简单实现
class BackgroundModel {
public:
    std::vector<cv::Mat> bgModel; // 保存最近K帧作为背景模型
    int k; // K值
    cv::Mat lastFrame; // 上一帧

    void update(const cv::Mat& frame) {
        if (bgModel.empty()) {
            bgModel.push_back(frame);
        } else {
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                bgModel.push_back(bgModel.back());
                bgModel.pop_front();
            }
            bgModel.push_back(frame);
            lastFrame = frame.clone(); // 保留当前帧以便下一次比较
        }
    }

    cv::Mat subtractBackground(const cv::Mat& frame) {
        return lastFrame - frame;
    }
};

cv::Mat backgroundSubtraction(const cv::Mat& inputFrame, BackgroundModel& model, const FrameSize& frameSize, int k = 50) {
    if (frameSize.width != inputFrame.cols || frameSize.height != inputFrame.rows) {
        throw std::invalid_argument("Input frame size does not match the expected size");
    }

    // 初始化模型
    if (model.bgModel.empty()) {
        model.k = k;
        model.lastFrame.create(inputFrame.size(), CV_8UC3);
    }

    // 更新背景模型
    model.update(inputFrame);

    // 返回背景减去当前帧的结果
    return model.subtractBackground(inputFrame);
}

// 使用示例
int main() {
    FrameSize frameSize{640, 480};
    BackgroundModel model;
    cv::Mat frame;
    // ... 从摄像头或其他来源获取帧 ...

    cv::Mat result = backgroundSubtraction(frame, model, frameSize);
    // 对结果进行进一步处理...
    return 0;
}