我应该遵循哪些背景减法方法？

Question

我有一个大学作品，我有一个短视频来用三种不同的方法剪掉背景（只保留场景中移动的东西），

• 固定背景或固定眼底
• 平均背景或平均眼底
• 中位背景或中位眼底

所以我从 OpenCV 搜索并找到了这个例子： https : //docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html所以我想这应该是第一个

而这个： https : //learnopencv.com/simple-background-estimation-in-videos-using-opencv-c-python/应该是眼底中位数..

我对吗？ 我很困惑，因为老师没有给我们传授英语术语。 该算法是否与所需的方法相符？ 或者我在哪里可以找到这些方法的例子？

Answer 1

有两种类型的背景减法：

1. 基于形态学操作
2. 基于人工智能（AI）

基于形态学操作

这种方法假设背景是恒定的，或者更好地说，如果背景是恒定的，它就可以正常工作。 我的意思是相机是稳定的。

• OpenCV 库已经为此提供了一些漂亮的函数： BackgroundSubtractorMOG2和BackgroundSubtractorKNN是一些著名的函数。 这些功能还可以将故事保存在内存中，因此即使相机正在移动（背景更改），它们也可以对其进行更新。
• 我之前也研究过这个主题，并为此设计了一个算法。 这是代码和视频结果的github 链接。

注意：在这种方法中，最大的问题是减光。

基于人工智能（AI）

这种方法很流行，应用广泛。 商店中的许多会议应用程序也在使用这个来更改背景。 这种方法基本上检测目标对象并屏蔽它们。 作为一个例子，你可以看看Mask-RCNN 。 所以在检测到目标（人、汽车等）的掩码后，很容易改变背景。 相机移动和背景变化不受影响。