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我使用 OpenCV 进行前景检测,但我想知道是否有人可以提供帮助。问题出在这两个参数上:
bst.apply(currentFame, foregroungMask, learnRate);//-1表示auto,取值范围0~1
bst.setBackgroundRatio(double ratio)//默认为 0.8xxx
问题是这两个参数是否相同,如果答案是NO那么第二个参数能做什么?
当我看到 BackgroundSubtractorKNN
类中没有 setBackgroundRatio(double ratio)
方法时,问题就来了,但它只出现在 BackgroundSubtractorMOG2
类。但是它们在 apply()
方法中都有学习率参数。
注意:我在 Java 中使用 OpenCV
最佳答案
不,两者不一样。
学习率:
0 到 1 之间的值,表示背景模型的学习速度。负参数值使算法使用一些自动选择的学习率。 0 表示背景模型根本没有更新,1 表示背景模型从上一帧开始完全重新初始化。
比率:
BackgroundSubtractorMOG2
和 BackgroundSubtractorKNN
是两种不同背景减法算法的两种不同实现。因此,BackgroundSubtractorKNN
算法不需要 setBackgroundRatio
。这个参数没怎么查到,看了这个算法的代码好像是一个总权重封顶参数。不允许总重量超过此阈值。从 C++ impelentation 中查看这段代码:
void BackgroundSubtractorMOG2Impl::getBackgroundImage(OutputArray backgroundImage) const
{
if (opencl_ON)
{
CV_OCL_RUN(opencl_ON, ocl_getBackgroundImage(backgroundImage))
opencl_ON = false;
return;
}
int nchannels = CV_MAT_CN(frameType);
CV_Assert(nchannels == 1 || nchannels == 3);
Mat meanBackground(frameSize, CV_MAKETYPE(CV_8U, nchannels), Scalar::all(0));
int firstGaussianIdx = 0;
const GMM* gmm = bgmodel.ptr<GMM>();
const float* mean = reinterpret_cast<const float*>(gmm + frameSize.width*frameSize.height*nmixtures);
std::vector<float> meanVal(nchannels, 0.f);
for(int row=0; row<meanBackground.rows; row++)
{
for(int col=0; col<meanBackground.cols; col++)
{
int nmodes = bgmodelUsedModes.at<uchar>(row, col);
float totalWeight = 0.f;
for(int gaussianIdx = firstGaussianIdx; gaussianIdx < firstGaussianIdx + nmodes; gaussianIdx++)
{
GMM gaussian = gmm[gaussianIdx];
size_t meanPosition = gaussianIdx*nchannels;
for(int chn = 0; chn < nchannels; chn++)
{
meanVal[chn] += gaussian.weight * mean[meanPosition + chn];
}
totalWeight += gaussian.weight;
if(totalWeight > backgroundRatio)
break;
}
float invWeight = 1.f/totalWeight;
switch(nchannels)
{
case 1:
meanBackground.at<uchar>(row, col) = (uchar)(meanVal[0] * invWeight);
meanVal[0] = 0.f;
break;
case 3:
Vec3f& meanVec = *reinterpret_cast<Vec3f*>(&meanVal[0]);
meanBackground.at<Vec3b>(row, col) = Vec3b(meanVec * invWeight);
meanVec = 0.f;
break;
}
firstGaussianIdx += nmixtures;
}
}
meanBackground.copyTo(backgroundImage);
}
在 c++ 实现中,backgroundRatio 用于限制其下的权重。默认 0.8。我认为使用这个默认值你会得到预期的结果
在 opencv background_segm.hpp 文件中发现有趣的注释,它似乎不太重要,标准做法是使用默认值:
/////////////////////////
// less important parameters - things you might change but be carefull
////////////////////////
float backgroundRatio;
关于opencv - Background Subtraction OpenCV这两个参数有什么区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39694694/
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