使用运行平均概念的图像中的背景减法介绍

什么是运行平均

在计算机视觉中，我们通常使用运行平均（running average）来消除图像中的噪声和不稳定性，从而更好地识别物体或提取特征。运行平均是指通过连续观察变量的历史值来计算出该变量的平均值的一种方法，在图像中，这个变量可以是像素值。

在运行平均中，每次计算都基于过去一段时间内的值，因此运行平均可以被视为对历史数据的滞后反应，这有助于平滑虽然随时间而变化的数据。

背景减法的介绍

背景减法（Background Subtraction）是一种常见的计算机视觉技术，用于从图像中分离出背景和前景。这在许多应用程序中很重要，例如运动检测和跟踪，视频监控等。

使用背景减法算法，我们可以得到一系列帧间差异图像（frame difference images），表示前景物体与背景的差异。这样可以用来快速准确地检测视频中的移动物体。

使用运行平均进行背景减法

在给定视频中，我们可以通过采用运行平均概念，将背景和前景分离。通常，我们采用N帧背景图像的方法，即我们先计算前N帧的平均值，并将其作为背景。然后我们用这个背景图像来减去当前帧，得到前景。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.avi')

# 获取视频中的第一帧作为背景帧
ret, frame = cap.read()
avg = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype('float')

# 循环获取视频中的帧，进行背景减法
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        break
        
    # 将当前视频帧转换为灰度图像，并转化为浮点数类型
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype('float')
    
    # 根据连续帧之间的差异来更新背景
    cv2.accumulateWeighted(gray, avg, 0.01)
    
    # 根据当前背景和当前帧的差异，得到前景图像
    background = cv2.convertScaleAbs(avg)
    foreground = cv2.absdiff(background.astype('uint8'), gray.astype('uint8'))
    
    # 显示前景图像
    cv2.imshow('Foreground', foreground)
    
    # 等待按下'q'键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，cv2.accumulateWeighted()函数使用权重0.01将当前帧与以前的帧相加，以更新运行平均图像。然后使用cv2.convertScaleAbs()将结果转换为背景图像。接下来，通过cv2.absdiff()计算背景图像和当前帧之间的差异，得到前景图像，这个前景图像即为我们通过背景减法得到的结果。

总结

通过使用运行平均概念的方法，结合背景减法的技术，我们可以高效准确地从视频中提取出前景物体，这在许多计算机视觉应用中都非常有用。