概述
✔️ 背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。
✔️ 如果有完整的静止的背景帧，可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下，没有这样的图像，所以需要从拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时，由于阴影也在移动，情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景，从而达到目标检测的目的。
背景消除
✔️ OpenCV中常用的两种背景消除方法，一种是基于高斯混合模型GMM实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN实现的。
GMM模型
背景：
- MOG2算法，高斯混合模型分离算法，基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction”和2006年发布的“Efficient Adaptive Density Estimation per Image Pixel for the Task of Background Subtraction”中提出
- 它为每个像素选择适当数量的高斯分布，它可以更好地适应不同场景的照明变化等
API：
cv2
参数解释如下： - history表示过往帧数，500帧，选择history = 1就变成两帧差 - varThreshold表示像素与模型之间的马氏距离，值越大，只有那些最新的像素会被归到前景，值越小前景对光照越敏感。 - detectShadows 是否保留阴影检测，请选择False这样速度快点。
KNN模型
背景：
KNN算法(K-nearest neigbours - based Background/Foreground Segmentation Algorithm)。2006年，由Zoran Zivkovic 和Ferdinand van der Heijden在论文"Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction."中提出。
API：
cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
实例分析
背景
✔️ 引用Opencv官方Example里的视频 vtest.mp4 来实现背景消除和ROI行人提取。
方法
✔️ 主要通过视频中的背景进行建模，实现背景消除，生成mask图像，通过对mask二值图像分析实现对前景活动对象的区域的提取，整个步骤如下： 1. 初始化背景建模对象GMM 2. 读取视频一帧 3. 使用背景建模消除生成mask 4. 对mask进行轮廓分析提取ROI 5. 绘制ROI对象
代码
import
Input
Front Mask
Result
