OpenCV视觉分析之运动分析(4)背景减除类:BackgroundSubtractorKNN的一系列set函数的使用

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

BackgroundSubtractorKNN类有一系列的set函数，下面我们一一列举他们的名字和用法。

一系列set函数

函数setDetectShadows()

setDetectShadows() 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置是否启用阴影检测功能。这个功能对于背景减除算法来说非常重要，因为阴影可能会干扰前景物体的正确检测。

函数setDist2Threshold()

setDist2Threshold 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置距离平方阈值。这个阈值用于区分前景和背景，即当一个像素点与背景模型之间的距离平方大于此阈值时，该像素点会被视为前景。

函数setHistory()

setHistory 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置历史帧数。历史帧数决定了背景模型的更新范围，即算法用来构建背景模型的时间窗口大小。

函数setkNNSamples()

setkNNSamples 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置 K 近邻样本数量。这个参数决定了在背景建模过程中每个像素使用的近邻样本数量。

函数setNSamples()

setNSamples 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置用于背景建模的样本数量。这个参数决定了在背景建模过程中每个像素使用的近邻样本数量。

函数setShadowThreshold()

setShadowThreshold 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置阴影检测的阈值。这个阈值用于区分阴影和真正的前景物体。阴影检测是在背景减除算法中一个重要的部分，因为它能够帮助算法区分物体的阴影和实际的移动物体。

函数setShadowValue()

setShadowValue 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置阴影在前景掩码中的值。这个值用于在检测到阴影时标记这些像素点，以便后续处理或分析时能够区分阴影和真正的前景物体

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    
    
    // 创建一个 BackgroundSubtractorKNN 对象
    cv::Ptr< cv::BackgroundSubtractorKNN > pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorKNN();

    // 设置参数
    pBackSub->setHistory( 500 );          // 设置历史帧数
    pBackSub->setDist2Threshold( 16 );    // 设置距离平方阈值
    pBackSub->setDetectShadows( true );   // 启用阴影检测
    pBackSub->setShadowThreshold( 0.5 );  // 设置阴影检测阈值
    pBackSub->setShadowValue( 0.2 );      // 设置阴影值

    // 获取当前的阴影值
    double shadowValue = pBackSub->getShadowValue();

    std::cout << "Current shadow value: " << shadowValue << std::endl;

    // 打开视频文件
    cv::VideoCapture capture( "input_video.mp4" );
    if ( !capture.isOpened() )
    {
    
    
        std::cerr << "Failed to open video file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 读取每一帧并处理
    cv::Mat frame, fgMask;
    while ( capture.read( frame ) )
    {
    
    
        // 应用背景减除
        pBackSub->apply( frame, fgMask );

        // 显示结果
        cv::imshow( "Frame", frame );
        cv::imshow( "FG Mask", fgMask );

        // 按 'q' 键退出
        if ( cv::waitKey( 30 ) == 'q' )
        {
    
    
            break;
        }
    }

    // 释放资源
    capture.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

运行结果