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在计算机视觉领域，背景减除（Background Subtraction）是一种常用的技术，用于从视频序列中提取前景对象。
背景减除的核心思想是通过建模背景，然后将当前帧与背景模型进行比较，从而分离出前景对象。
OpenCV 提供了多种背景减除算法（MOG、MOG2、KNN），其中 MOG（Mixture of Gaussians）和 MOG2 是最常用的两种方法。
1、MOG2背景减除法
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;int main() {VideoCapture cap("input.mp4");Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> bg_model = createBackgroundSubtractorMOG2(500, 16, true);Mat frame, fg_mask, background;while (cap.read(frame)) {bg_model->apply(frame, fg_mask);bg_model->getBackgroundImage(background); // 提取背景图像:ml-citation{ref="1,2" data="citationList"}imshow("Background", background);if (waitKey(30) == 27) break;}cap.release();return 0;
}
参数说明：
history=500：模型训练帧数，值越大背景更新越慢varThreshold=16：像素方差阈值，影响前景检测灵敏度detectShadows=true：启用阴影检测（阴影显示为灰色）
GPU版MOG2与CPU版接口完全兼容，核心代码如下：
cv::gpu::GpuMat d_frame, d_fgmask;
cv::gpu::MOG2_GPU mog2;
mog2(d_frame, d_fgmask); // GPU加速计算2、KNN背景减除法
Ptr<BackgroundSubtractorKNN> bg_model = createBackgroundSubtractorKNN(500, 400.0, true);
// 其他代码与MOG2逻辑相同特点对比：
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KNN对运动模糊更鲁棒，MOG2更适合快速光照变化
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两者均需10-20帧初始化才能生成有效背景
常见问题排查：
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背景残留前景物体
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增大MOG2的history值（建议>500）
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降低加权平均法的alpha值（建议<0.02）
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背景更新延迟严重
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MOG2/KNN：减小history值（最低100）
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加权平均法：增大alpha至0.05-0.15
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CPU占用过高
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限制处理分辨率：
resize(frame, frame, Size(640,480)) -
跳帧处理：每2帧处理1帧
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