当涉及背景分割器（Background Subtractor）时，Mixture of Gaussians（MOG2）、K-Nearest Neighbors（KNN）和Geometric Multigid（GMG）是常用的算法。它们都用于从视频流中提取前景目标，并在计算机视觉和图像处理任务中发挥重要作用。 Mixture of Gaussians (MOG2): MOG2 是一种基于高斯混合模

OpenCV用于背景建模的类主要有：BackgroundSubtractor、BackgroundSubtractorMOG、BackgroundSubtractorMOG2、BackgroundSubtractorKNN。BackgroundSubtractor在OpenCV2和3版本有较大区别，OpenCV3取消了OpenCV2.4中的高斯背景建模（BackgroundSubtra

1. 光流法 光流：由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二 帧图像之间的移动。 光流是基于一下假设的： 在连续的两帧图像之间（目标对象的）像素的灰度值不改变。（/亮度不变）相邻的像素具有相同的运动 。 结果：提取运动的物体 import cv2import numpy as npcap =