OpenCV 中用于背景分割的一个类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG 是 OpenCV 中用于背景分割的一个类，它实现了基于贝叶斯推理的背景建模算法（Bayesian inference-based background modeling algorithm）。这个算法特别适合处理复杂的背景变化，例如光照变化、动态背景等。

主要特点

• 适应性强：能够很好地适应光照变化和其他环境变化。
• 初始化过程：需要一定数量的帧来初始化背景模型，默认是前 120 帧。
• 噪声过滤：通过形态学操作去除前景掩码中的噪声。

构造函数

在较新的 OpenCV 版本中，通常不直接使用构造函数来创建 BackgroundSubtractorGMG 实例，而是通过工厂方法 cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGMG() 来创建。这是因为 OpenCV 将许多对象的创建封装到了这些工厂方法中，以便更好地管理内存和配置参数。

Ptr<BackgroundSubtractorGMG> cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGMG
(
    int initializationFrames = 120, 
    double decisionThreshold = 0.8
);

参数：

• initializationFrames: 初始化背景模型所需的帧数，默认值为 120。
• decisionThreshold: 决策阈值，超过该阈值则认为是前景像素，默认值为 0.8。

主要方法

apply函数

函数原型

void apply
(
	InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1
);

参数

• image: 输入当前帧。
• fgmask: 输出前景掩码图像。
• learningRate: 学习率，决定了新获取的信息对模型的影响速度。默认值 -1 表示自动选择学习率。

getBackgroundImage函数

函数原型

void getBackgroundImage
(
	OutputArray backgroundImage
) const;

参数

• backgroundImage: 输出背景图像。

代码示例

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

int main()
{
    cv::VideoCapture cap( 0 );  // 打开摄像头
    if ( !cap.isOpened() )
    {
        std::cerr << "无法打开摄像头！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建 GMG 背景减除器
    cv::Ptr< cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG > bgSubtractor = cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorGMG();

    cv::Mat frame, fgMask;

    while ( true )
    {
        cap >> frame;  // 获取新帧
        if ( frame.empty() )
            break;  // 到达视频结尾

        bgSubtractor->apply( frame, fgMask );  // 应用背景减除器

        cv::imshow( "Original Frame", frame );
        cv::imshow( "Foreground Mask", fgMask );

        if ( cv::waitKey( 30 ) >= 0 )
            break;  // 按任意键退出
    }

    return 0;
}

运行结果

白色的是运动的物体，后面静止的背景都没了。