cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC クラス

GSOCと呼ばれる、別のしかしより優れたアルゴリズムの実装。これはGSOC期間中に実装されたものであり、いずれの論文にも由来しない。 詳細...

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

Collaboration diagram for cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC:

公開メンバ関数
virtual void	apply (InputArray image, InputArray knownForegroundMask, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) CV_OVERRIDE=0
	既知の前景マスクを入力として前景マスクを計算する。
virtual void	apply (InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) CV_OVERRIDE=0
	前景マスクを計算する。
virtual void	getBackgroundImage (OutputArray backgroundImage) const CV_OVERRIDE=0
	背景画像を計算する。
Public Member Functions inherited from cv::BackgroundSubtractor
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

Additional Inherited Members
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
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。
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。
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。
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

GSOCと呼ばれる、異なるがより優れたアルゴリズムの実装。GSOC期間中に実装されたものであり、特定の論文に基づくものではない。

このアルゴリズムは、OpenCVの他のアルゴリズムと比較して、CDNET 2014データセットでより良い性能を示す。

メンバ関数詳解

apply() [1/2]

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC::apply ( InputArray image, InputArray knownForegroundMask, OutputArray fgmask, double learningRate = -1 )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.apply(	image, knownForegroundMask[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask

既知の前景マスクを入力として前景マスクを計算する。

引数

image	次のビデオフレーム。浮動小数点のフレームはスケーリングせずに使用され、\([0,255]\) の範囲でなければならない。
fgmask	8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。
knownForegroundMask	既知の前景を入力するためのマスクであり、モデルがピクセルを無視できるようにする。
learningRate	背景モデルがどれだけ速く学習されるかを示す0〜1の値。負のパラメータ値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1は背景モデルが直前のフレームから完全に再初期化されることを意味する。

覚え書き

このメソッドには、"not impemented" エラーをスローするデフォルトの仮想実装がある。前景マスキングはすべての背景差分器でサポートされているとは限らない。

cv::BackgroundSubtractor を実装する。

apply() [2/2]

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC::apply ( InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate = -1 )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.apply(	image, knownForegroundMask[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask

前景マスクを計算する。

引数

image	次のビデオフレーム。
fgmask	8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。
learningRate	背景モデルがどれだけ速く学習されるかを示す0〜1の値。負のパラメータ値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1は背景モデルが直前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 を実装する。

getBackgroundImage()

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC::getBackgroundImage ( OutputArray backgroundImage ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorGSOC.getBackgroundImage(	[, backgroundImage]	) ->	backgroundImage

背景画像を計算する。

引数

backgroundImage

出力背景画像。

覚え書き

背景画像は背景統計の平均を含むため、非常にぼやけて見えることがある。

cv::BackgroundSubtractor を実装する。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/bgsegm.hpp