背景减法参数 OpenCV Python

简介

背景减法是一种图像处理技术，用于从输入图像中减去背景部分，以便突出显示前景物体。OpenCV是一款流行的计算机视觉库,其中包含背景减法的实现，可以通过调整参数来优化背景减法效果。

背景减法实现

使用OpenCV中的背景减法模块，可以通过以下代码来实现背景减法：

import cv2

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

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        fgmask = fgbg.apply(frame)
        cv2.imshow('frame', fgmask)
        if cv2.waitKey(25) & 0xff == ord('q'):
            break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码中，我们首先使用cv2.VideoCapture读取视频文件，然后使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()函数创建背景减法器(fgbb)， 之后在每一帧中使用该背景减法器来减去背景部分，得到前景部分的遮罩(fgmask)，最后将前景部分的遮罩展示出来。

默认情况下，createBackgroundSubtractorMOG2()函数使用一组默认参数来配置背景减法器，但是我们可以通过修改这些参数来优化背景减法的效果。

背景减法参数调整

以下是cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()中可调整的参数及其含义：

• history：背景建模的历史帧数，默认为500。
• varThreshold：控制一个像素点属于前景的条件，默认为16。
• detectShadows：是否检测阴影，默认为True。
• backgroundRatio：使用多少历史帧来更新背景模型，默认为0.9。
• complexityReductionThreshold：固定的复杂度约束参数，主要控制文档复杂度，默认为0.05。
• shadowValue：用于展示阴影区域的值，默认为127。
• shadowThreshold：阴影像素的阈值，阴影像素将归类为背景或前景，默认为0.5。

我们可以通过将这些参数传递给createBackgroundSubtractorMOG2()函数来实现调整。下面的代码演示了如何调整一些参数：

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=100,varThreshold=35,detectShadows=False)

在此示例中，我们将背景建模的历史帧数(history)从默认值500降低到了100，将条件(varThreshold)从默认值16增加到了35，并关闭了检测阴影(detectShadows)功能。

结论

调整背景减法器的参数可以优化背景减法的效果。根据应用场景和要求，可以选择适当的参数来获取最佳结果。在OpenCV中，通过函数createBackgroundSubtractorMOG2()和以上的参数，可以轻松地实现优化背景减法的功能。