背景减法器python opencv（去除颗粒）

您好，在使用MOG2制作从基础帧到下一帧的背景子生成器时。 但它让我明白了很多

我想如果有另一个背景减法，可以省略这个桥。 我还有另一个问题。 当汽车经过时，手电筒上的闪光灯显示为白色im mi图像。我需要忽略地上肉体之光的反射

有人知道道指会这么做吗

根据BGS的cod：

backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=1, varThreshold=150, detectShadows=True)
fgMask = backSub.apply(frame1)
fgMask2 = backSub.apply(actualframe)
maskedFrame = fgMask2 - fgMask
cv2.imshow("maskedFrame1 "+str(id), maskedFrame)

---

在将帧发送到

backSub.apply（）

之前，您可以尝试执行高斯模糊，或者尝试使用

cv2.createBackgroundSubtractorMOG2（）的参数：如果您需要更好的解释，请尝试

这是使用7x7高斯模糊的结果

代码：

import cv2
import numpy as np
import sys

# read input video
cap = cv2.VideoCapture('traffic.mp4')
if (cap.isOpened()== False):
    print("!!! Failed to open video")
    sys.exit(-1)

# retrieve input video frame size
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print('* Input Video settings:', frame_width, 'x', frame_height, '@', fps)

# adjust output video size
frame_height = int(frame_height / 2)
print('* Output Video settings:', frame_width, 'x', frame_height, '@', fps)

# create output video
video_out = cv2.VideoWriter('traffic_out.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V'), fps, (frame_width, frame_height))
#video_out = cv2.VideoWriter('traffic_out.avi', cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), fps, (frame_width, frame_height), True)

# create MOG
backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=5, varThreshold=60, detectShadows=True)

while (True):
    # retrieve frame from the video
    ret, frame = cap.read() # 3-channels
    if (frame is None):
        break

    # resize to 50% of its original size
    frame = cv2.resize(frame, None, fx=0.5, fy=0.5)

    # gaussian blur helps to remove noise
    blur = cv2.GaussianBlur(frame, (7,7), 0)
    #cv2.imshow('frame_blur', blur)

    # subtract background
    fgmask = backSub.apply(blur) # single channel
    #cv2.imshow('fgmask', fgmask)

    # concatenate both frames horizontally and write it as output
    fgmask_bgr = cv2.cvtColor(fgmask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # convert single channel image to 3-channels
    out_frame = cv2.hconcat([blur, fgmask_bgr]) # 
    #print('output=', out_frame.shape) # shape=(360, 1280, 3)

    cv2.imshow('output', out_frame)
    video_out.write(out_frame)

    # quick pause to display the windows
    if (cv2.waitKey(1) == 27):
        break
    
# release resources
cap.release()
video_out.release()
cv2.destroyAllWindows()

您可以使用SuBSENSE：一种具有局部自适应灵敏度的通用变化检测方法

您可以在以下位置找到完整的实现：

另外，我不知道你的工作规模和要求。但Murari Mandal在GitHub上构建了一个信息丰富的存储库，其中包含了与背景减法相关的资源列表，可以解决上述问题

请提供您的输入图像和输出图像。它来自网络摄像头，没有图像。我有很多车从车库经过，但我听到了来自MOG2的噪音。当从网络摄像头读取图像时，使用imshow和waitKey在窗口显示它们（1）。如果cv2.waitKey（1）==32:cv2.imwrite（str（counter）+“.jpg”，image），也可以使用此语句代替waitKey。。。在按下空格键时保存网络摄像头的图像。每当存储图像时，计数器也会增加值。这样，您的网络摄像头图像将被存储。我特别要求您提供图像，以便帮助其他人找到解决此问题的方法。好的，我将提供这些方法/片段，作为答案的一部分，可能会有所帮助。那就更有用了：）@devforfu谢谢你，下次我一定会记住的
BackgroundSubtractionSuBSENSE bgs(/*...*/);
bgs.initialize(/*...*/);
for(/*all frames in the video*/) {
    //...
    bgs(input,output);
    //...
}