我應該遵循哪些背景減法方法？

Question

我有一個大學作品，我有一個短視頻來用三種不同的方法剪掉背景（只保留場景中移動的東西），

• 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

所以我從 OpenCV 搜索並找到了這個例子： https : //docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html所以我想這應該是第一個

而這個： https : //learnopencv.com/simple-background-estimation-in-videos-using-opencv-c-python/應該是眼底中位數..

我對嗎？ 我很困惑，因為老師沒有給我們傳授英語術語。 該算法是否與所需的方法相符？ 或者我在哪里可以找到這些方法的例子？

Answer 1

有兩種類型的背景減法：

1. 基於形態學操作
2. 基於人工智能（AI）

基於形態學操作

這種方法假設背景是恆定的，或者更好地說，如果背景是恆定的，它就可以正常工作。 我的意思是相機是穩定的。

• OpenCV 庫已經為此提供了一些漂亮的函數： BackgroundSubtractorMOG2和BackgroundSubtractorKNN是一些著名的函數。 這些功能還可以將故事保存在內存中，因此即使相機正在移動（背景更改），它們也可以對其進行更新。
• 我之前也研究過這個主題，並為此設計了一個算法。 這是代碼和視頻結果的github 鏈接。

注意：在這種方法中，最大的問題是減光。

基於人工智能（AI）

這種方法很流行，應用廣泛。 商店中的許多會議應用程序也在使用這個來更改背景。 這種方法基本上檢測目標對象並屏蔽它們。 作為一個例子，你可以看看Mask-RCNN 。 所以在檢測到目標（人、汽車等）的掩碼后，很容易改變背景。 相機移動和背景變化不受影響。