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一、背景建模的目的

视频背景建模的主要目的是从视频序列中提取出静态背景，以便将动态的前景对象与静态的背景进行分离。这有助于进一步分析和处理视频内容，如进行运动检测、场景理解和事件检测等。

二、背景建模的方法

在OpenCV中，有多种方法可以实现视频背景建模，其中常用的方法包括混合高斯模型（MOG）和K最近邻（KNN）算法。

1. 混合高斯模型（MOG）：

   • 原理：混合高斯模型认为每个像素点的颜色值分布可以表示为多个高斯分布的混合。在背景建模过程中，会对每个像素点建立多个高斯分布，并根据新的像素值不断更新这些分布的参数。当新的像素值到来时，会将其与已有的高斯分布进行匹配，如果匹配成功则认为是背景，否则认为是前景。
   • 实现：在OpenCV中，可以使用createBackgroundSubtractorMOG2()函数来创建混合高斯模型背景减除器。该函数接受一些参数，如用于训练背景的帧数（history）、方差阈值（varThreshold）和是否检测影子（detectShadows）等。创建好背景减除器后，可以使用其apply()方法对视频帧进行处理，得到前景掩码。

2. K最近邻（KNN）算法：

   • 原理：KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过测量不同特征值之间的距离进行分类。在背景建模中，KNN算法可以用于对每个像素点进行分类，判断其属于背景还是前景。
   • 实现：在OpenCV中，可以使用createBackgroundSubtractorKNN()函数来创建KNN背景减除器。该函数同样接受一些参数，如用于训练背景的帧数（history）、距离阈值（dist2Threshold）和是否检测影子（detectShadows）等。创建好背景减除器后，同样可以使用其apply()方法对视频帧进行处理。

三、背景建模的步骤

使用OpenCV进行视频背景建模的步骤通常包括以下几个：

1. 读取视频：使用VideoCapture类读取视频文件或摄像头捕获的视频流。
2. 创建背景减除器：根据需求选择混合高斯模型或KNN算法，并创建相应的背景减除器。
3. 处理视频帧：遍历视频的每一帧，使用背景减除器的apply()方法对每一帧进行处理，得到前景掩码。
4. 后处理：对前景掩码进行形态学处理（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）以去除噪点或填充空洞。
5. 显示结果：将处理后的前景掩码或叠加在原始视频帧上的结果进行显示。

四、注意事项

1. 参数选择：在选择背景建模方法时，需要根据具体场景和需求选择合适的参数。例如，在光照变化明显的场景中，可能需要调整方差阈值或距离阈值以提高模型的鲁棒性。
2. 实时性：背景建模算法需要能够处理实时视频流，并在短时间内给出结果。因此，在选择算法时需要考虑其计算复杂度和处理速度。
3. 模型更新：背景模型需要随着视频帧的更新而不断更新，以适应场景的变化。在OpenCV中，可以通过设置学习速率（learningRate）来控制模型的更新速度。

五、代码实现

• 采用 混合高斯模型（MOG） 方法实现视频背景建模

• 可通过以下链接获取视频

  • 链接: https://pan.baidu.com/s/1OUT7diKBhlpeqasLErgi2w?pwd=nqgr
  • 提取码: nqgr

• 下面是代码中涉及到的一些方法的文章介绍

  • 图像形态学（膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）
    • https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/141829262?spm=1001.2014.3001.5502
      
  • 图像轮廓检测
    • https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/141873522?spm=1001.2014.3001.5502
      

• 完整代码

  import cv2cap = cv2.VideoCapture('test.avi')"""
  getstructuringElement(shape，ksize,anchor=None)得到一个卷积核。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
  参数:shape:设定卷积核的形状，可选如下三个参数:①:MORPH_RECT(矩形卷积核)②:MORPH_CROSS(十字形卷积核)③:MORPH ELLIPSE(椭圆形卷积核)ksize:设定卷积核的大小、anchor:表示描点的位置:一般c=1，表示描点位于中心
  """kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))# 创建混合高斯模型，用于背景建模
  fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()while (True):ret, frame = cap.read()     # ret:True表示正常读取到图像，frame:从视频中获取当前一帧图片cv2.imshow('frame', frame)fgmask = fgbg.apply(frame)  # 视频处理cv2.imshow('fgmask', fgmask)fgmask_new = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)   # 开运算去噪点,先腐蚀后膨胀。cv2.imshow('fgmask_new', fgmask_new)# 寻找视频中行走人的轮廓_, contours, h = cv2.findContours(fgmask_new, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历所有轮廓for c in contours:# 计算各轮廓的周长perimeter = cv2.arcLength(c, True)if perimeter > 188:  # 找到人的矩形框x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)# 画出这个短形fgmask_new_rect = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)# 显示效果cv2.imshow('fgmask_new_rect', fgmask_new_rect)# 等待100毫秒以检查是否有键盘输入。如果按下ESC键（ASCII码为27），则退出循环。k = cv2.waitKey(100)if k == 27:break
  

• 结果如下：