OpenCV中的背景减法（C++）

我想要实现背景平均法。我在一秒钟内拍摄了50帧图像，其中一些帧包含我想要提取为前景的闪电。使用固定摄像机拍摄框架，并将框架视为灰度。我想要做的是：OpenCV中的背景减法（C++）

获取背景模型
后，比较每一帧的背景模型，以确定是否有在该框架或不点亮。

我读了一些关于如何通过使用cvAcc（）来完成这项工作的文档，但我很难理解如何做到这一点。我将不胜感激指导我的一段代码，并链接到可帮助我理解如何实现这一点的文档。

感谢您提前。

2011-10-14 user854576

我们在其中一个项目中完成了相同的任务。为了得到背景模型，我们只需创建一个BackgroundModel类，捕获第一个（可以说）50帧并计算平均帧，以避免背景模型中的像素错误。例如，如果您从相机获取8位灰度图像（CV_8UC1），则使用CV_16UC1初始化模型以避免裁剪。现在

cv::Mat model = cv::Mat(HEIGHT, WIDTH, CV_16UC1, cv::Scalar(0));

，等待第一个帧，计算模型，只是每帧添加到模型并计算接收帧的数量。

void addFrame(cv::Mat frame) { 
    cv::Mat convertedFrame; 
    frame.convertTo(convertedFrame, CV_16UC1); 
    cv::add(convertedFrame, model, model); 
    if (++learnedFrames >= FRAMES_TO_LEAN) { // FRAMES_TO_LEARN = 50 
     createMask(); 
    } 
}

createMask（）函数计算我们用于模型的平均帧。

void createMask() { 
    cv::convertScaleAbs(model, mask, 1.0/learnedFrames); 
    mask.convertTo(mask, CV_8UC1); 
}

现在，您只需将所有帧通过BackgroundModel类发送到函数subtract（）即可。如果结果是一个空的cv :: Mat，则仍然计算掩码。否则，你会得到一个相减的帧。

cv::Mat subtract(cv::Mat frame) { 
    cv::Mat result; 
    if (++learnedFrames >= FRAMES_TO_LEAN) { // FRAMES_TO_LEARN = 50 
     cv::subtract(frame, mask, result); 
    } 
    else { 
     addFrame(frame); 
    } 
    return result; 
}

最后但并非最不重要的，你可以使用标量和（常量垫& MTX）用于计算像素之和决定它是否与它的灯光的框架。

来源

2011-10-14 10:26:09 ping

非常感谢你ping（“，） – user854576

@ user854576如果这是一个正确的答案，你应该很好，并接受它。见[本页]（http://stackoverflow.com/faq#howtoask）在常见问题如何接受答案。 –

OpenCV中的背景减法（C++）

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