在opencv中简单但不是基本的背景减法？

Question

我必须做出几乎在Efficient Background subtraction with OpenCV 中所说的内容（背景减法与前景的颜色，除了相机而不是视频文件）。问题是在那个主题中没有关于背景减法阶段本身的解释。

我看过官方的openCV书和互联网，简单的Frame Differencing不足以满足我的需要。我试图理解更复杂的 平均背景方法，但在帧的 cvAcc 获得平均值后我迷路了：/

如果有人能帮我一点忙，我将不胜感激..

谢谢！

EDIT 使用我现在拥有的代码：

总和

cvCvtScale( currentFrame, currentFloat, 1, 0 ); 
if(totalFrames == 0) 
 cvCopy(currentFloat, sum); 
else 
 cvAcc(currentFloat, sum);

平均

cvConvertScale( sum, imgBG, (double)(1.0/totalFrames) );

自适应背景（#define 中的 alpha 为 0.05）

cvRunningAvg(currentFrame, imgBG, alpha); 

仅使用前景创建最终图像（远非完美！）

void createForeground(IplImage* imgDif,IplImage * currentFrame)
{
cvCvtColor(imgDif, grayFinal, CV_RGB2GRAY);
cvSmooth(grayFinal, grayFinal);
cvThreshold(grayFinal, grayFinal, 40, 255, CV_THRESH_BINARY);

unsigned char *greyData= reinterpret_cast<unsigned char *>(grayFinal->imageData);
unsigned char *currentData= reinterpret_cast<unsigned char *>(currentFrame->imageData);
unsigned char *fgData= reinterpret_cast<unsigned char *>(currentFrame->imageData);

int i=0;
for(int j=0 ; j<(grayFinal->width*grayFinal->height) ; j++)
{
        if(greyData[j]==0) 
        {
            fgData[i]=0;
            fgData[i+1]=0;
            fgData[i+2]=0;
            i=i+3;
        }
        else 
        {
            fgData[i]= currentData[i];
            fgData[i+1]= currentData[i+1];
            fgData[i+2]= currentData[i+2];
            i=i+3;
        }
}
cvSetData( imgFG , fgData , imgFG->width*imgFG->nChannels);
}

现在有问题！

现在最大的问题是当我在图片的某个地方有一个灯泡时，当我将手“放在”它上面几秒钟后，当我把它拿走时，灯光会在前景中停留很长时间时间..有什么帮助吗？

Answer 1

简单的背景减法（前景提取）方法。

1.假设您的视频具有静态背景（即背景的微小变化几乎恒定的背景），然后考虑N 帧数并对其进行平均。然后您可以获得背景图像，即Img_BG .

    Img_BG = (1/N)*sum(framesFrom1 to N);

2.如果你的视频有任何光照变化，那么你的背景图片会更新如下，称为running avg。

    Img_ApdatedBG =(1- alpha)*Img_BG+(alpha)*CurrentFrame;
    Img_BG =  Img_ApdatedBG;

alpha 是赋予当前帧的权重，通常在 0.05 到 0.1 左右。 与第一种方法相比，此方法使用的内存更少。

3.你可以像计算median of N frames.一样计算背景图片

Answer 2

您可以尝试使用高斯混合进行背景减法implementation。 wiki 解释了每个步骤中使用的 OpenCV 函数。

这是一种强大的背景减法方法，可处理光线变化和场景中进出的对象。

我希望这会有所帮助。