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Git----分布式版本控制系统

狐沐说 2023-07-25 阅读 69

视频分割背景

1.概念介绍

视频背景扣除原理:视频是一组连续的帧(一幅幅图组成),帧与帧之间关系密切(GOP/group of picture),在GOP中,背景几乎是不变的,变的永远是前景。

  • 背景分离(BS)是一种通过使用静态相机来生成前景掩码(即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像)的常用技术
  • 顾名思义,BS计算前景掩码,在当前帧与背景模型之间执行减法运算,其中包含场景的静态部分,或者更一般而言,考虑到所观察场景的特征,可以将其视为背景的所有内容。

在这里插入图片描述

2. 函数介绍

MOG算法

代码示例:

import cv2
import numpy as np

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture('./video/vtest.avi')
mog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        exit(1)
    fgmask = mog.apply(frame)
    cv2.imshow('text', fgmask)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff
    if k == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

MOG2算法

MOG2增加的是对阴影的识别,但是会产生更多的噪点。

import cv2
import numpy as np

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture('./video/vtest.avi')
# mog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        exit(1)
    fgmask = mog.apply(frame)
    #cv2.imshow('MOG', fgmask)
    cv2.imshow('MOG2', fgmask)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff
    if k == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

GMG算法

GMG算法的抗噪性更强,但是该算法有缓存初始帧,即缓存的帧数不显示。

import cv2
import numpy as np

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture('./video/vtest.avi')
# mog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
# mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
gmg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorGMG()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        exit(1)
    fgmask = gmg.apply(frame)
    #cv2.imshow('MOG', fgmask)
    cv2.imshow('MOG2', fgmask)
    k = cv2.waitKey(10) & 0xff
    if k == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

原视频获取链接

以上就是视频分割的基本使用方式,详情烦请参考相关论文和相关文档。

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