OpenCV-背景建模

一、背景建模的目的

背景建模的主要目标是将动态的前景对象与静态的背景进行分离，以便进一步分析和处理。这在许多应用场景中都非常重要，如运动检测（识别并提取视频中的运动对象）、场景理解（帮助计算机理解视频中的不同场景和物体）以及事件检测（监测特定事件或行为，如入侵检测、交通监控等）。

二、背景建模的方法及原理

帧差法：

• 原理：对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值。当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。
• 优点：算法简单，易于实现。
• 缺点：会引入噪音和空洞问题，对光线变化敏感。

混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）：

• 原理：混合高斯模型是一种统计模型，用于表示具有多个峰值的数据分布。它由多个高斯分布（也称为正态分布）组合而成，每个高斯分布被称为一个组分。在背景建模中，每个像素点都用多个高斯分布进行建模，形成高斯混合模型。对于每个像素点，根据当前输入值与模型中每个高斯分布的相似度进行匹配。若当前值与某个高斯分布相似，则更新该分布的均值和方差；否则，引入新的高斯分布。通过设定阈值确定哪些像素被视为前景。
• 优点：对动态背景有一定的鲁棒性，能够适应背景的变化。
• 缺点：计算量相对较大，需要消耗一定的计算资源。

三、背景建模实现

在OpenCV中，可以使用createBackgroundSubtractorMOG2()函数来创建混合高斯模型背景减除器，实现背景建模。以下是一个简单的代码示例：

import cv2  
  
# 加载视频文件  
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')  
  
# 创建混合高斯模型背景减除器  
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()  
  
# 形态学操作需要使用的卷积核  
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  
  
while True:  
    ret, frame = cap.read()  
    if not ret:  
        break  
      
    # 应用背景减除器  
    fgmask = fgbg.apply(frame)  
      
    # 形态学开运算去噪点  
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  
      
    # 查找视频中的轮廓  
    contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
    for c in contours:  
        # 计算各轮廓的周长  
        perimeter = cv2.arcLength(c, True)  
        if perimeter > 188:  # 设定一个阈值来判断是否为感兴趣的对象  
            # 找到一个直矩形（不会旋转）  
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)  
            # 画出这个矩形  
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  
      
    # 显示结果  
    cv2.imshow('frame', frame)  
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)  
      
    # 按键退出  
    k = cv2.waitKey(150) & 0xff  
    if k == 27:  # 按下Esc键退出  
        break  
  
# 释放资源  
cap.release()  
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了一个视频文件，并创建了混合高斯模型背景减除器。然后，我们遍历视频的每一帧，对每一帧应用背景减除器，得到前景掩码。接着，我们对前景掩码进行形态学开运算去噪点，并查找视频中的轮廓。最后，我们计算每个轮廓的周长，并根据周长大小判断是否为感兴趣的对象（如行人），并在原图上绘制出这些对象的矩形框。

四、总结

OpenCV中的背景建模技术是实现运动检测、场景理解和事件检测等应用的重要基础。通过选择合适的背景建模方法（如混合高斯模型）和相应的实现函数（如createBackgroundSubtractorMOG2()），我们可以有效地从视频序列中提取出静态背景，并将动态前景对象与背景进行分离。这为后续的进一步分析和处理提供了便利。