我应该遵循哪些背景扣除方法？

Question

我有一个大学工作，我有一个简短的视频，用三种不同的方法切断背景（只保留场景中的移动），

• 固定背景或固定眼底
• 平均背景或平均眼底
• 中位背景或中位眼底

于是我从 OpenCV 中搜索并找到了这个示例：https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html 所以我想这应该是第一个

还有这个：https://learnopencv.com/simple-background-estimation-in-videos-using-opencv-c-python/ 应该是眼底正中..

我说的对吗？我很困惑，因为老师没有把英语的术语传给我们。该算法是否适合所需的方法？或者我在哪里可以找到这些方法的示例？

Answer 1

背景减法有两种：

1. 基于形态学运算
2. 基于人工智能 (AI)

基于形态学运算

这种方法假设背景是恒定的，或者更好的说法是，如果背景是恒定的，它就可以正常工作。我的意思是相机很稳定。

• OpenCV 库已经为此提供了一些漂亮的函数：BackgroundSubtractorMOG2 和 BackgroundSubtractorKNN 是一些著名的函数。这些功能还能够将故事保存在内存中，因此即使相机在移动（背景变化），它们也可以对其进行更新。
• 我之前也研究过这个主题，并为此设计了一个算法。这是代码的github link 和引用的video 结果。

注意：在这种方法中，最大的问题是变亮。

基于人工智能 (AI)

这种方法比较流行，应用也很广泛。商店中的许多会议应用程序也在使用这个来更改背景。这种方法基本上检测目标对象并掩盖它们。例如，您可以查看Mask-RCNN。所以在检测到目标（人、汽车等）的掩码后，很容易改变背景。相机移动和背景变化不受影响。