详解opencv去除背景算法的方法比较

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背景减除法

(1)BackgroundSubtractorMOG

(2)BackgroundSubtractorMOG2

(3)BackgroundSubtractorGMG

帧差法

最近做opencv项目时,使用肤色分割的方法检测目标物体时,背景带来的干扰非常让人头痛。于是先将背景分割出去,将影响降低甚至消除。由于初次接触opencv,叙述不当的地方还请指正。

背景减除法

(以下文字原文来源于https://docs.opencv.org/3.4.7/d8/d38/tutorial_bgsegm_bg_subtraction.html)
背景减除法是很多基于视觉的应用的一个主要预处理步骤。例如使用一个静止的摄像头拍摄进出房间的人数,或是交通摄像头捕获车辆信息等。在以上的例子中,首先你需要单独把人和交通工具提取出来。从技术上来说,你需要从静止的背景中提取移动前景目标。

通常情况下,我们的背景往往是未知的,因此需要通过一定的方法得到视频背景,然后用新的图像减去背景图片即可。

在opencv中提供了几种背景减除的方法:

(1)BackgroundSubtractorMOG

这是基于高斯混合模型的算法,混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布,高斯分布即正态分布,正态分布如下图:
(图片来源于网络)

而高斯混合模型就是使用高斯分布的混合模型,由于高斯分布具有良好的数学性质和计算性能,它的概率分布遵循高斯分布。

cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()使用时可以不用传入参数

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() # 用于计算前景掩模 fgmask = fgbg.apply(frame) _, binary = cv2.threshold(fgmask, 215, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, se) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=binary) cv2.imshow("res", res) if cv2.waitKey(1000 // 12) & 0xff == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

(2)BackgroundSubtractorMOG2

它是改进的高斯混合模型,为各个参数设置了一些合适的值。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() fgmask = fgbg.apply(frame) _, binary = cv2.threshold(fgmask, 215, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, se) backImage = fgbg.getBackgroundImage() res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=binary) cv2.imshow("backImage", backImage) cv2.imshow("res", res) if cv2.waitKey(1000 // 12) & 0xff == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

(3)BackgroundSubtractorGMG

GMG:Geometric Multigid,几何多重网格。它默认使用前120帧图像进行建模,使用贝叶斯推断方法判断可能的前景物体。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorGMG() se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() fgmask = fgbg.apply(frame) _, binary = cv2.threshold(fgmask, 215, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, se) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=binary) cv2.imshow("res", res) if cv2.waitKey(1000 // 12) & 0xff == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

以上这三种方法对于检测运动物体行之有效,但如果检测静态物体就不适合了。

帧差法

在可以确定背景时采用帧差法,此方法不仅可以用于动态目标检测,也能检测静态目标。
帧差法需要一个变量来检测当前是第几帧。即通过后面的帧减去第一帧得到所需前景。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) frameNum = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() frameNum += 1 tmp = frame.copy() if frameNum == 1: bgFrame = cv2.cvtColor(tmp, cv2.COLOR_BGR2GRAY) elif frameNum > 1: foreFrame = cv2.cvtColor(tmp, cv2.COLOR_BGR2GRAY) foreFrame = cv2.absdiff(foreFrame, bgFrame) _, thresh = cv2.threshold(foreFrame, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) gaussian = cv2.GaussianBlur(thresh, (3, 3), 0) cv2.imshow('gaussian', foreFrame) if cv2.waitKey(1000 // 12) & 0xff == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

上述除了使用滤波的方法,也可以直接用cv2.subtract()进行图像减法运算。

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