Python |使用 OpenCV 的背景减法
背景减除在日常生活中有几个用例，它被用于对象分割、安全增强、行人跟踪、统计访客数量、交通中的车辆数量等。它能够学习和识别前景遮罩。 顾名思义，它能够减去或消除图像中的背景部分。它的输出是一个二进制分割图像，本质上给出了图像中非静止物体的信息。在这种寻找非静止部分的概念中存在一个问题，因为运动物体的阴影可以是运动的，并且有时被分类在前景中。 流行的背景减除算法有:
- 【background 减法公式:是一种基于高斯混合的背景分割算法。
- background 减法公式 2 :它使用了相同的概念，但是它提供的主要优点是即使在亮度发生变化时也具有稳定性，并且对帧中的阴影具有更好的识别能力。
- 几何多重网格:利用统计方法和每像素贝叶斯分割算法。
Python 3
# Python code for Background subtraction using OpenCV
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('/home/sourabh/Downloads/people-walking.mp4')
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
while(1):
ret, frame = cap.read()
fgmask = fgbg.apply(frame)
cv2.imshow('fgmask', fgmask)
cv2.imshow('frame',frame )
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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