如何使openCV背景减法KNN算法持续更长时间，跟踪一个没有移动的前景对象

Posted 2023-02-22

【中文标题】如何使openCV背景减法KNN算法持续更长时间，跟踪一个没有移动的前景对象

【英文标题】：How can I make openCV Backgroundsubtraction KNN algorithm last longer, tracking a foregound object which is not moving

【发布时间】：2015-10-08 14:36:09

【问题描述】：

我正在尝试减去这个积木。 .

为此，我使用的是 opencv 3.0 提供的 KNN 算法。 为了初始化背景模型，我使用了 40 帧，没有砖块。

总而言之，它运作良好。 （带阴影的砖）

唯一的问题是算法在第 58 帧左右开始丢砖

（图片显示第 62 帧）

在第 64 帧之后，我只得到黑色图像。我知道如果砖块会移动就不会发生这种情况，但不幸的是，有很长的序列不会发生这种情况。

有人知道解决办法吗？

PS：我试着玩弄

的历史参数

cv::createBackgroundSubtractorKNN(int history,double Threshold, bool detectShadows= true)

但是history = 500 or history = 500000没有区别

【问题讨论】：

可能相关：***.com/questions/32440419/…

是的，这是一个相关的问题，但遗憾的是没有人回答他的问题。也许我的问题更幸运。无论如何，非常感谢。

【参考方案1】：

一个简单但缓慢的解决方案是每五帧重新初始化一次背景模型。

for (size_t i = 0; i < imageList.size(); i++)
    if (i % 5 == 0)
        for (auto& it : backgroundList)

            string nextFrameFilename(it.string());
            frame = cv::imread(nextFrameFilename);
            pMOG->apply(frame, fgMaskMOG2);
            imshow("Frame", frame);
            imshow("FG Mask MOG 2", fgMaskMOG2);
            keyboard = cv::waitKey(30);