本文主要是介绍超详细介绍如何使用 OpenCV 和 BGS 库进行背景扣除，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
深入研究这些 CV 系统背后的想法，我们可以观察到，在大多数情况下，初始步骤包含背景减除 (BS)，这有助于获得视频流中对象的相对粗略和快速的识别，以便对其进行进一步的精细处理。在当前的文章中，我们将介绍几种在准确性和处理时间 BS 方法方面值得注意的算法：SuBSENSE和基于 LSBP 的 GSoC 方法。
背景扣除：基本概念和方法
背景扣除方法通过创建背景模型来解决前景提取的任务。完整的 BS 流程可能包含以下阶段：
- 背景生成——处理N帧以提供背景图像
- 背景建模——定义背景表示的模型
- 后台模型更新 - 引入模型更新算法来处理随着时间的推移发生的变化
- 前景检测——将像素划分为背景或前景组。
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