OpenCV如何使用BSM统计视频中移动的对象

了解BSM算法

BSM算法（Background Subtraction Method），也称为“背景差分法”，是视频监视图像处理中最常用的一种算法之一。在视频中，BSM算法可以被用来提取对象的位置和形状。简单来讲，该算法通过对视频图像中的背景提取和前景区域的检测来建立一个基础的背景模型，然后将当前帧与背景模型相比较，用来确定哪些是前景物体。与其他算法相比，BSM算法更加快捷、可靠，并且对于实时视频监控非常适用。

使用OpenCV进行BSM算法实现

实现BSM算法的过程并不困难。OpenCV提供了一个用于背景模型的方法——“BackgroundSubtractor”，可以很容易地在C++或Python代码中进行使用。

以下是Python代码示例，可以应用于计算图像的前景掩码：

import cv2

cap= cv2.VideoCapture('testvideo.mp4')
bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = False)

while True:
    
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    
    fg_mask = bs.apply(frame)
    
    cv2.imshow('foreground_mask', fg_mask)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

参数调整

在实际使用中，有时需要对算法进行调整以适应不同的情况。在OpenCV中，背景减法器函数可以通过调整不同参数进行优化。调整这些参数可以影响算法的精度和速度，使其能够适应不同类型的摄像机、前景和背景的变化等。例如下面的参数变化：

bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = False)
# 调整detectShadows参数的值，用来检测图像中的阴影。如果该值设置为True，对于被照射的物体和背景间的影子部分会被标记从而影响结果
bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = True)

bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(history= 150, varThreshold=16, detectShadows=False)
#history参数:在背景模型中保留视频帧的数量
#varThreshold参数:	控制模型更新的精度，较高的值可以提供更准确的移动物体边界，但是会导致速度变慢
bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(history=100, varThreshold=32, detectShadows=False)

总结

总之，BSM算法是目前最常用的视频监工算法之一，可以非常快速且准确地采集视频中移动对象和物体。使用OpenCV，使用BSM算法也变得非常容易。我们可以使用Python或C++编写代码，设置算法参数，并继续调整以适应不同的应用场景和工作情况。