cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT クラス

カウントに基づく背景差分。 詳細...

#include <opencv2/bgsegm.hpp>

Collaboration diagram for cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT:

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。
virtual bool	getIsParallel () const =0
	アルゴリズムを並列化しているかどうかを返す。
virtual int	getMaxPixelStability () const =0
	履歴におけるピクセルの最大許容クレジットを返す。
virtual int	getMinPixelStability () const =0
	安定とみなすための、同一ピクセル色を持つフレーム数を返す。
virtual bool	getUseHistory () const =0
	長時間安定していたピクセルにクレジットを与えているかどうかを返す。
virtual void	setIsParallel (bool value)=0
	アルゴリズムを並列化するかどうかを設定する。
virtual void	setMaxPixelStability (int value)=0
	履歴におけるピクセルの最大許容クレジットを設定する。
virtual void	setMinPixelStability (int value)=0
	安定とみなすための、同一ピクセル色を持つフレーム数を設定する。
virtual void	setUseHistory (bool value)=0
	長時間安定していたピクセルにクレジットを与えるかどうかを設定する。
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

カウントに基づく背景差分。

ハイエンドシステムではMOG2とほぼ同等の速度。安価なハードウェアではMOG2の2倍以上高速（Raspberry Pi3でベンチマーク）。

Sagi Zeevi によるアルゴリズム（ https://github.com/sagi-z/BackgroundSubtractorCNT ）

メンバ関数詳解

apply() [1/2]

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

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.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。
knownForegroundMask	既知の前景を入力するためのマスク。
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。

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::BackgroundSubtractorCNT::apply ( InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate = -1 )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.apply(	image[, fgmask[, learningRate]]	) ->	fgmask
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.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::BackgroundSubtractorCNT::getBackgroundImage ( OutputArray backgroundImage ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.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。

getIsParallel()

virtual bool cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::getIsParallel ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.getIsParallel(		) ->	retval

アルゴリズムを並列化しているかどうかを返す。

getMaxPixelStability()

virtual int cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::getMaxPixelStability ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.getMaxPixelStability(		) ->	retval

履歴におけるピクセルの最大許容クレジットを返す。

getMinPixelStability()

virtual int cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::getMinPixelStability ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.getMinPixelStability(		) ->	retval

安定とみなすための、同一ピクセル色を持つフレーム数を返す。

getUseHistory()

virtual bool cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::getUseHistory ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.getUseHistory(		) ->	retval

長時間安定していたピクセルにクレジットを与えているかどうかを返す。

setIsParallel()

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::setIsParallel ( bool value )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.setIsParallel(	value	) ->	None

アルゴリズムを並列化するかどうかを設定する。

setMaxPixelStability()

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::setMaxPixelStability ( int value )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.setMaxPixelStability(	value	) ->	None

履歴におけるピクセルの最大許容クレジットを設定する。

setMinPixelStability()

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::setMinPixelStability ( int value )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.setMinPixelStability(	value	) ->	None

安定とみなすための、同一ピクセル色を持つフレーム数を設定する。

setUseHistory()

virtual void cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT::setUseHistory ( bool value )

pure virtual

Python:
	cv.bgsegm.BackgroundSubtractorCNT.setUseHistory(	value	) ->	None

長時間安定していたピクセルにクレジットを与えるかどうかを設定する。

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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