- 操作系统：ubuntu22.04
- OpenCV版本：OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言：C++11
算法描述
BackgroundSubtractorKNN类有一系列的set函数，下面我们一一列举他们的名字和用法。
一系列set函数
函数setDetectShadows()
setDetectShadows() 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置是否启用阴影检测功能。这个功能对于背景减除算法来说非常重要，因为阴影可能会干扰前景物体的正确检测。
函数setDist2Threshold()
setDist2Threshold 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置距离平方阈值。这个阈值用于区分前景和背景，即当一个像素点与背景模型之间的距离平方大于此阈值时，该像素点会被视为前景。
函数setHistory()
setHistory 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置历史帧数。历史帧数决定了背景模型的更新范围，即算法用来构建背景模型的时间窗口大小。
函数setkNNSamples()
setkNNSamples 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置 K 近邻样本数量。这个参数决定了在背景建模过程中每个像素使用的近邻样本数量。
函数setNSamples()
setNSamples 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置用于背景建模的样本数量。这个参数决定了在背景建模过程中每个像素使用的近邻样本数量。
函数setShadowThreshold()
setShadowThreshold 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置阴影检测的阈值。这个阈值用于区分阴影和真正的前景物体。阴影检测是在背景减除算法中一个重要的部分，因为它能够帮助算法区分物体的阴影和实际的移动物体。
函数setShadowValue()
setShadowValue 是 cv::BackgroundSubtractorKNN 类中的一个方法，用于设置阴影在前景掩码中的值。这个值用于在检测到阴影时标记这些像素点，以便后续处理或分析时能够区分阴影和真正的前景物体
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main( int argc, char** argv )
{// 创建一个 BackgroundSubtractorKNN 对象cv::Ptr< cv::BackgroundSubtractorKNN > pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorKNN();// 设置参数pBackSub->setHistory( 500 ); // 设置历史帧数pBackSub->setDist2Threshold( 16 ); // 设置距离平方阈值pBackSub->setDetectShadows( true ); // 启用阴影检测pBackSub->setShadowThreshold( 0.5 ); // 设置阴影检测阈值pBackSub->setShadowValue( 0.2 ); // 设置阴影值// 获取当前的阴影值double shadowValue = pBackSub->getShadowValue();std::cout << "Current shadow value: " << shadowValue << std::endl;// 打开视频文件cv::VideoCapture capture( "input_video.mp4" );if ( !capture.isOpened() ){std::cerr << "Failed to open video file." << std::endl;return -1;}// 读取每一帧并处理cv::Mat frame, fgMask;while ( capture.read( frame ) ){// 应用背景减除pBackSub->apply( frame, fgMask );// 显示结果cv::imshow( "Frame", frame );cv::imshow( "FG Mask", fgMask );// 按 'q' 键退出if ( cv::waitKey( 30 ) == 'q' ){break;}}// 释放资源capture.release();cv::destroyAllWindows();return 0;
}
运行结果
