什么是背景建模

许多人可能不知道什么是背景建模，，下面我先解释一下

指在计算机视觉中，从视频序列中提取出静态背景的一种技术。在视频中，背景通常被定义为相对稳定的部分，例如墙壁、地面或天空等。背景建模的目标是将动态的前景对象与静态的背景进行分离，以便进一步分析和处理。

方法

解释

我先解释下帧差法，这个就是用视频的前后两个帧图片进行相减，然后求出不同的地方，那么这个不同的地方就是运动的，这个地方就是人或者车子在动。

代码部分

import cv2
import numpy as np

# 创建视频捕获对象，读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')  # 或者使用摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap = cv2.VideoCapture(0)
# 创建MOG2背景减除器，用于检测运动物体
# history: 用于建模的历史帧数，detectShadows: 是否检测阴影(True为检测)
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, detectShadows=True)

# 创建椭圆形结构元素(卷积核)，用于形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 应用背景减除器，获取前景掩码(运动物体区域)
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 形态学开运算(先腐蚀后膨胀)，去除噪声和小斑点
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 在原帧上绘制检测结果
    for contour in contours:
        # 过滤掉太小的轮廓(可能是噪声)
        if cv2.contourArea(contour) < 188:  # 面积阈值，可根据需要调整
            continue

        # 获取轮廓的边界框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

        # 在原图上绘制矩形框标记运动物体
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "Moving Object", (x, y - 5),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示原始帧和处理结果
    cv2.imshow('Original Frame', frame)
    cv2.imshow('Foreground Mask', fgmask)

    # 按ESC键退出
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果展示

关键步骤解读

1 模型建立

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, detectShadows=True)

# 创建椭圆形结构元素(卷积核)，用于形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))

我们先从cv2的库中找到这些接口，然后创建，再创建出结构元素，用于对图片进行处理。

2 背景去除器

    fgmask = fgbg.apply(frame)
    cv2.imshow('frame', fgmask)
    # 形态学开运算(先腐蚀后膨胀)，去除噪声和小斑点
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

这个我=相当于我们有一个掩膜，帮助我们去除除了运动物体外的东西，例如背景，然后我们经过开运算去除一些噪点。

3 画出人

    for contour in contours:
        # 过滤掉太小的轮廓(可能是噪声)
        if cv2.contourArea(contour) < 188:  # 面积阈值，可根据需要调整
            continue

        # 获取轮廓的边界框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

        # 在原图上绘制矩形框标记运动物体
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "Moving Object", (x, y - 5),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

这里就是把人的轮廓画出来，然后把比较小的轮廓给去除了，然后把是人的地方取外界矩形，然后就可以画出来了，并添加文字。

ok啦上面就是我们的全部内容了，这里我们可以仔细想想，是不是我们老家的摄像头会有一种功能，就是有人的时候就会警告，其实就是用这种方法来进行的。