🤖 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.video

クラス BackgroundSubtractor

    • コンストラクタの詳細

      • BackgroundSubtractor

        protected BackgroundSubtractor​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
        Computes a foreground mask.
        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)
        Computes a foreground mask.
        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.
        引数:
        image - 次の動画フレーム。浮動小数点フレームはスケーリングなしで使用され、\([0,255]\) の範囲内である必要がある。
        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。モデルが特定の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.
        引数:
        image - 次の動画フレーム。浮動小数点フレームはスケーリングなしで使用され、\([0,255]\) の範囲内である必要がある。
        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。モデルが特定のピクセルを無視できるようにする。学習される。負の引数値を指定すると、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。注: 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。

      • getBackgroundImage

        public void getBackgroundImage​(Mat backgroundImage)
        Computes a background image.
        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。