🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 5.0.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版（原文） を参照してください。
Package org.opencv.bgsegm

クラス BackgroundSubtractorCNT

  • public class BackgroundSubtractorCNT extends BackgroundSubtractor
    カウントに基づく背景差分。ハイエンドなシステムでは MOG2 とほぼ同等の速度。安価なハードウェア(Raspberry Pi3 でベンチマーク)では MOG2 の2倍以上高速。Sagi Zeevi によるアルゴリズム ( https://github.com/sagi-z/BackgroundSubtractorCNT )

    • コンストラクタの詳細

      • BackgroundSubtractorCNT

        protected BackgroundSubtractorCNT​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
        Description copied from class: BackgroundSubtractor
        Computes a foreground mask.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - 次の動画フレーム。
        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から1の間の値。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。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat fgmask)
        Description copied from class: BackgroundSubtractor
        Computes a foreground mask.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - 次の動画フレーム。
        fgmask - 8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。学習される。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。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat knownForegroundMask,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
        Computes a foreground mask with known foreground mask input.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - 次の動画フレーム。
        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から1の間の値。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。覚え書き: このメソッドには、「not impemented」エラーを送出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。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat knownForegroundMask,
                  Mat fgmask)
        Computes a foreground mask with known foreground mask input.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - 次の動画フレーム。
        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。学習される。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。覚え書き: このメソッドには、「not impemented」エラーを送出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。

      • getBackgroundImage

        public void getBackgroundImage​(Mat backgroundImage)
        Description copied from class: BackgroundSubtractor
        Computes a background image.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の getBackgroundImage
        引数:
        backgroundImage - 出力背景画像。覚え書き: 背景画像は平均的な背景統計量を含むため、非常にぼやけて見えることがある。

      • getMinPixelStability

        public int getMinPixelStability()
        Returns number of frames with same pixel color to consider stable.
        戻り値:
        自動生成

      • setMinPixelStability

        public void setMinPixelStability​(int value)
        Sets the number of frames with same pixel color to consider stable.
        引数:
        value - 自動生成

      • getMaxPixelStability

        public int getMaxPixelStability()
        Returns maximum allowed credit for a pixel in history.
        戻り値:
        自動生成

      • setMaxPixelStability

        public void setMaxPixelStability​(int value)
        Sets the maximum allowed credit for a pixel in history.
        引数:
        value - 自動生成

      • getUseHistory

        public boolean getUseHistory()
        Returns if we're giving a pixel credit for being stable for a long time.
        戻り値:
        自動生成

      • setUseHistory

        public void setUseHistory​(boolean value)
        Sets if we're giving a pixel credit for being stable for a long time.
        引数:
        value - 自動生成

      • getIsParallel

        public boolean getIsParallel()
        Returns if we're parallelizing the algorithm.
        戻り値:
        自動生成

      • setIsParallel

        public void setIsParallel​(boolean value)
        Sets if we're parallelizing the algorithm.
        引数:
        value - 自動生成