動き解析

詳細説明

クラス
class	cv::BackgroundSubtractor
	背景/前景セグメンテーションのための基底クラス。: 続き...
class	cv::BackgroundSubtractorKNN
	K 近傍法に基づく背景/前景セグメンテーション Algorithm。続き...
class	cv::BackgroundSubtractorMOG2
	混合ガウス分布に基づく背景/前景セグメンテーション Algorithm。続き...

関数
Ptr< BackgroundSubtractorKNN >	cv::createBackgroundSubtractorKNN (int history=500, double dist2Threshold=400.0, bool detectShadows=true)
	KNN背景差分器を生成する。
Ptr< BackgroundSubtractorMOG2 >	cv::createBackgroundSubtractorMOG2 (int history=500, double varThreshold=16, bool detectShadows=true)
	MOG2背景差分器を生成する。

関数詳解

createBackgroundSubtractorKNN()

Ptr< BackgroundSubtractorKNN > cv::createBackgroundSubtractorKNN	(	int	history = 500,
		double	dist2Threshold = 400.0,
		bool	detectShadows = true )

Python:
	cv.createBackgroundSubtractorKNN(	[, history[, dist2Threshold[, detectShadows]]]	) ->	retval

#include <opencv2/video/background_segm.hpp>

KNN背景差分器を生成する。

引数

history	履歴の長さ。
dist2Threshold	ピクセルがそのサンプルに近いかどうかを判定するための、ピクセルとサンプル間の二乗距離に対するしきい値。この引数は背景の更新には影響しない。
detectShadows	true の場合、アルゴリズムは影を検出してマークする。速度がわずかに低下するため、この機能が不要な場合はパラメータを false に設定する。

この関数の呼び出しグラフ:

createBackgroundSubtractorMOG2()

Ptr< BackgroundSubtractorMOG2 > cv::createBackgroundSubtractorMOG2	(	int	history = 500,
		double	varThreshold = 16,
		bool	detectShadows = true )

Python:
	cv.createBackgroundSubtractorMOG2(	[, history[, varThreshold[, detectShadows]]]	) ->	retval

#include <opencv2/video/background_segm.hpp>

MOG2 背景差分器（Background Subtractor）を生成する。

引数

history	履歴の長さ。
varThreshold	ピクセルが背景モデルによって十分に記述されているかどうかを判定するための、ピクセルとモデルとの間の二乗マハラノビス距離に対するしきい値。このパラメータは背景の更新には影響しない。
detectShadows	true の場合、アルゴリズムは影を検出してマークする。速度がわずかに低下するため、この機能が不要な場合はパラメータを false に設定する。