介紹

背景減除，官網是這樣介紹的。

背景減法（BS）是通過使用靜態相機來生成前景蒙版（即，包含屬于場景中的運動對象的像素的二進制圖像）的通用且廣泛使用的技術。

顧名思義，BS計算前景蒙版，在當前幀和背景模型之間執行減法運算，其中包含場景的靜態部分，或者更一般而言，考慮到所觀察場景的特征，可以視為背景的所有內容。

其實不難理解，我們建立了背景模型，那么前景就很容易分離出來了。當然，這個方法使用場景一般上是靜態的背景場景。

后臺建模包括兩個主要步驟，后臺初始化和后臺更新，背景減除在OpenCV中的是cv::BackgroundSubtractor類，下面是例子：

官方例子

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
const char* params
    = "{ help h         |           | Print usage }"
      "{ input          | vtest.avi | Path to a video or a sequence of image }"
      "{ algo           | MOG2      | Background subtraction method (KNN, MOG2) }";
int main(int argc, char* argv[])
{
    CommandLineParser parser(argc, argv, params);
    parser.about( "This program shows how to use background subtraction methods provided by "
                  " OpenCV. You can process both videos and images.\\n" );
    if (parser.has("help"))
    {
        //print help information
        parser.printMessage();
    }
    //create Background Subtractor objects
    Ptr

截圖：

簡單分析

PtrpBackSub，創建背景減除的對象，然后createBackgroundSubtractorMOG2()或createBackgroundSubtractorKNN()用來選擇更新背景的算法，MOG2或者KNN。然后pBackSub->apply(frame, fgMask);用來更新背景模型。

總的來說用起來是比較煎簡單的。其實背景減除最簡單的實現，可以直接用當前幀減去前一幀的圖像作為背景，這個辦法最簡單粗暴。優化的話，我們就得對所有的幀差進行建模，用來得到最優的背景模型。

審核編輯：劉清