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OpenCV 中用于背景分割的一个类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP

news 来源：原创 2025/5/9 6:52:07

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

cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP 是 OpenCV 中用于背景分割的一个类，它基于局部样本二进制模式（Local Sample Binary Pattern, LSBP）进行背景建模。该算法特别适用于处理光照变化、阴影以及动态背景等复杂场景。

主要特点

高效性：能够在保持较高检测准确性的同时实现较快的处理速度。
适应性强：能够很好地适应光照变化和其他环境变化。
参数可调：允许用户通过调整多个参数来优化背景建模过程。
基于纹理信息：利用了图像中的局部纹理信息（LSBP），从而提高了前景检测的鲁棒性。

构造函数

与大多数现代 OpenCV 背景减除器一样，不直接使用构造函数创建 BackgroundSubtractorLSBP 实例，而是通过工厂方法 cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorLSBP() 来创建实例。

Ptr<BackgroundSubtractorLSBP> cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorLSBP
(int mc = 4,int nSamples = 20,float noiseRemovalThresholdFacBG = 0.0004f,float noiseRemovalThresholdFacFG = 0.0008f,int LSBPRadius = 16,float Tlower = 2.0f,float Tupper = 32.0f,float Tinc = 1.0f,float Tdec = 0.05f,float Rscale = 10.0f,float Rincdec = 0.005f,double noiseCount = 7,double binaryThreshold = 2,bool useLAB = true
);

参数:

mc: 每个像素的最大成分数量，默认值为 4。
nSamples: 需要初始化的样本数，默认值为 20。
noiseRemovalThresholdFacBG: 背景噪声移除阈值因子，默认值为 0.0004。
noiseRemovalThresholdFacFG: 前景噪声移除阈值因子，默认值为 0.0008。
LSBPRadius: LSBP 算法使用的半径，默认值为 16。
Tlower: 下限阈值，默认值为 2.0。
Tupper: 上限阈值，默认值为 32.0。
Tinc: 阈值增加量，默认值为 1.0。
Tdec: 阈值减少量，默认值为 0.05。
Rscale: 缩放比例，默认值为 10.0。
Rincdec: 缩放增量/减量，默认值为 0.005。
noiseCount: 噪声计数，默认值为 7。
binaryThreshold: 二值化阈值，默认值为 2。
useLAB: 是否使用 LAB 颜色空间，默认值为 true。

主要函数

apply函数

函数原型

void apply
(InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1
);

参数

image: 输入当前帧。
fgmask: 输出前景掩码图像。
learningRate: 学习率，决定了新获取的信息对模型的影响速度。默认值 -1 表示自动选择学习率。

getBackgroundImage函数

函数原型

void getBackgroundImage
(OutputArray backgroundImage
) const;

参数

backgroundImage: 输出背景图像。

代码示例

#include <opencv2/bgsegm.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{cv::VideoCapture cap( 0 );  // 打开摄像头if ( !cap.isOpened() ){std::cerr << "无法打开摄像头！" << std::endl;return -1;}// 创建 LSBP 背景减除器cv::Ptr< cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP > bgSubtractor = cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorLSBP();cv::Mat frame, fgMask;while ( true ){cap >> frame;  // 获取新帧if ( frame.empty() )break;  // 到达视频结尾bgSubtractor->apply( frame, fgMask );  // 应用背景减除器cv::imshow( "Original Frame", frame );cv::imshow( "Foreground Mask", fgMask );if ( cv::waitKey( 30 ) >= 0 )break;  // 按任意键退出}return 0;
}