Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm. [詳解]
#include <background_segm.hpp>
cv::BackgroundSubtractorを継承しています。
公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP int | getHistory () const =0 |
| 背景モデルに影響を与える最後のフレームの数を返します。 |
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| virtual CV_WRAP void | setHistory (int history)=0 |
| 背景モデルに影響を与える最後のフレームの数を設定する |
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| virtual CV_WRAP int | getNMixtures () const =0 |
| 背景モデルに含まれるガウス成分の数を返します。 |
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| virtual CV_WRAP void | setNMixtures (int nmixtures)=0 |
| 背景モデルに含まれるガウス成分の数を設定します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP double | getBackgroundRatio () const =0 |
| アルゴリズムの "background ratio "パラメータを返します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setBackgroundRatio (double ratio)=0 |
| アルゴリズムの「背景比」パラメータを設定します |
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| virtual CV_WRAP double | getVarThreshold () const =0 |
| ピクセルモデル照合のための分散閾値を返します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setVarThreshold (double varThreshold)=0 |
| ピクセルとモデルのマッチングのための分散閾値の設定 |
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| virtual CV_WRAP double | getVarThresholdGen () const =0 |
| 新しい混合成分の生成に使用される，ピクセルとモデルのマッチングのための分散閾値を返します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setVarThresholdGen (double varThresholdGen)=0 |
| 新たな混合成分の生成に使用されるピクセル・モデル照合用の分散閾値の設定 |
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| virtual CV_WRAP double | getVarInit () const =0 |
| 各ガウス成分の初期分散を返す |
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| virtual CV_WRAP void | setVarInit (double varInit)=0 |
| 各ガウシアン成分の初期分散を設定する |
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| virtual CV_WRAP double | getVarMin () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setVarMin (double varMin)=0 |
| virtual CV_WRAP double | getVarMax () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setVarMax (double varMax)=0 |
| virtual CV_WRAP double | getComplexityReductionThreshold () const =0 |
| 複雑さを軽減するための閾値を返す[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setComplexityReductionThreshold (double ct)=0 |
| 複雑さを軽減するための閾値を設定 |
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| virtual CV_WRAP bool | getDetectShadows () const =0 |
| 影の検出フラグを返します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setDetectShadows (bool detectShadows)=0 |
| シャドウ検出を有効または無効にする |
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| virtual CV_WRAP int | getShadowValue () const =0 |
| 影の値を返す[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setShadowValue (int value)=0 |
| シャドウの値を設定する |
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| virtual CV_WRAP double | getShadowThreshold () const =0 |
| 影のしきい値を返す[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | setShadowThreshold (double threshold)=0 |
| シャドーのしきい値を設定する |
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| virtual CV_WRAP void | apply (InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) CV_OVERRIDE=0 |
| フォアグラウンドマスクを計算します。[【詳解】（英語］
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 基底クラス
cv::BackgroundSubtractor
に属する継承公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | getBackgroundImage (OutputArray backgroundImage) const =0 |
| 背景画像を計算します。[【詳解】（英語］
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | clear () |
| アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］
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| virtual void | write (FileStorage &fs) const |
| アルゴリズムのパラメーターをファイルストレージに格納[【詳解】（英語］
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| CV_WRAP void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
| これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。 |
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| virtual CV_WRAP void | read (const FileNode &fn) |
| アルゴリズム・パラメータをファイル・ストレージから読み込みます。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP bool | empty () const |
| が空の場合はtrueを返します。Algorithmが空の場合は真を返します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | save (const String &filename) const |
| virtual CV_WRAP String | getDefaultName () const |
その他の継承メンバ |
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承静的公開メンバ関数 |
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
| ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
| ファイルからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
| 文字列からアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承限定公開メンバ関数 |
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| void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
詳解
ガウス混合物ベースの背景/林間部セグメンテーションAlgorithm.
このクラスは、[Zivkovic2004]で説明されているガウシアン混合モデルによる背景減算を実装しています。[Zivkovic2004] を参照してください。および[Zivkovic2006]に記載されています。.
関数詳解
◆ apply()
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pure virtual |
フォアグラウンドマスクを計算します。
- 引数
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image 次のビデオフレーム。浮動小数点フレームはスケーリングなしで使用されるため、範囲内である必要があります ![$[0,255]$](form_1155.png)
.fgmask 出力される前景マスクを8ビットの2値画像で表したもの。 learningRate 0と1の間の値で、背景モデルの学習速度を示します。負のパラメータ値は、アルゴリズムに、自動的に選択された学習速度を使用させます。0は背景モデルが全く更新されないことを意味し、1は背景モデルが最後のフレームから完全に再初期化されることを意味する。
cv::BackgroundSubtractorを実装します。
◆ getBackgroundRatio()
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pure virtual |
アルゴリズムの "background ratio "パラメータを返します。
前景のピクセルが backgroundRatio*history フレーム程度の間，半一定の値を維持する場合，それは背景とみなされ，新しいコンポーネントの中心としてモデルに追加されます。これは論文中のTBパラメータに相当します。
◆ getComplexityReductionThreshold()
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pure virtual |
複雑さを軽減するための閾値を返す
このパラメータは、コンポーネントの存在を証明するために受け入れる必要のあるサンプル数を定義します。CT=0.05は、すべてのサンプルに対するデフォルト値です。CT=0を設定することで、標準的なStauffer&Grimsonアルゴリズムに非常に似たアルゴリズムが得られます。
◆ getDetectShadows()
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pure virtual |
影の検出フラグを返します．
trueの場合、このアルゴリズムは影を検出し、それをマークします。詳細は createBackgroundSubtractorMOG2 を参照してください。
◆ getShadowThreshold()
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pure virtual |
影のしきい値を返す
シャドウは、ピクセルが背景の暗いバージョンである場合に検出されます。影のしきい値（論文ではTau）は、影がどれだけ暗くなるかを定義するしきい値です。Tau=0.5は，ピクセルが2倍以上暗くなった場合，それはシャドウではないことを意味します。Prati, Mikic, Trivedi and Cucchiara, Detecting Moving Shadows...*, IEEE PAMI,2003を参照してください。
◆ getShadowValue()
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pure virtual |
影の値を返す
シャドウ値は、フォアグラウンドマスクのシャドウをマークするのに使われる値です。デフォルト値は 127 です。マスクの値0は常に背景を意味し、255は前景を意味します。
◆ getVarThreshold()
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pure virtual |
ピクセルモデル照合のための分散閾値を返します。
サンプルが背景モデルによってよく記述されているかどうかを判断するための、二乗マハラノビス距離に関する主な閾値です。論文中の Cthr に関連しています。
◆ getVarThresholdGen()
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pure virtual |
新しい混合成分の生成に使用される，ピクセルとモデルのマッチングのための分散閾値を返します．
サンプルが既存の成分に近いかどうかを判断するのに役立つ、二乗マハラノビス距離の閾値（論文ではTgに対応）。あるピクセルがどの成分にも近接していない場合、そのピクセルは前景とみなされ、新しい成分として追加されます。3シグマ => Tg=3*3=9がデフォルトです。Tgの値を小さくすると、より多くのコンポーネントが生成されます。Tgの値を大きくすると、成分の数は少なくても、大きくなりすぎてしまうことがあります。
◆ setNMixtures()
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pure virtual |
背景モデルに含まれるガウス成分の数を設定します。
メモリを確保するために、モデルを再活性化する必要があります。
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
