🤖 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。

java.lang.Object
- org.opencv.core.Algorithm
- - org.opencv.video.BackgroundSubtractor
  - - org.opencv.video.BackgroundSubtractorMOG2

```
public class BackgroundSubtractorMOG2 extends BackgroundSubtractor
```
ガウス混合モデルに基づく背景/前景セグメンテーション(領域分割)アルゴリズム。このクラスは CITE: Zivkovic2004 および CITE: Zivkovic2006 で説明されているガウス混合モデルによる背景差分を実装している。

フィールドの要約
- クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたフィールド
  nativeObj

コンストラクタの要約

コンストラクタ
Modifier Constructor Description

protected BackgroundSubtractorMOG2(long addr)

メソッドの要約

すべてのメソッド静的メソッドインスタンスメソッド具象メソッド
Modifier and Type	Method	Description
`static BackgroundSubtractorMOG2`	`__fromPtr__(long addr)`
`void`	`apply(Mat image, Mat fgmask)`	Computes a foreground mask.
`void`	`apply(Mat image, Mat fgmask, double learningRate)`	Computes a foreground mask.
`void`	`apply(Mat image, Mat knownForegroundMask, Mat fgmask)`	Computes a foreground mask and skips known foreground in evaluation.
`void`	`apply(Mat image, Mat knownForegroundMask, Mat fgmask, double learningRate)`	Computes a foreground mask and skips known foreground in evaluation.
`double`	`getBackgroundRatio()`	Returns the "background ratio" parameter of the algorithm If a foreground pixel keeps semi-constant value for about backgroundRatio\*history frames, it's considered background and added to the model as a center of a new component.
`double`	`getComplexityReductionThreshold()`	Returns the complexity reduction threshold This parameter defines the number of samples needed to accept to prove the component exists.
`boolean`	`getDetectShadows()`	Returns the shadow detection flag If true, the algorithm detects shadows and marks them.
`int`	`getHistory()`	Returns the number of last frames that affect the background model
`int`	`getNMixtures()`	Returns the number of gaussian components in the background model
`double`	`getShadowThreshold()`	Returns the shadow threshold A shadow is detected if pixel is a darker version of the background.
`int`	`getShadowValue()`	Returns the shadow value Shadow value is the value used to mark shadows in the foreground mask.
`double`	`getVarInit()`	Returns the initial variance of each gaussian component
`double`	`getVarMax()`
`double`	`getVarMin()`
`double`	`getVarThreshold()`	Returns the variance threshold for the pixel-model match The main threshold on the squared Mahalanobis distance to decide if the sample is well described by the background model or not.
`double`	`getVarThresholdGen()`	Returns the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation Threshold for the squared Mahalanobis distance that helps decide when a sample is close to the existing components (corresponds to Tg in the paper).
`void`	`setBackgroundRatio(double ratio)`	Sets the "background ratio" parameter of the algorithm
`void`	`setComplexityReductionThreshold(double ct)`	Sets the complexity reduction threshold
`void`	`setDetectShadows(boolean detectShadows)`	Enables or disables shadow detection
`void`	`setHistory(int history)`	Sets the number of last frames that affect the background model
`void`	`setNMixtures(int nmixtures)`	Sets the number of gaussian components in the background model.
`void`	`setShadowThreshold(double threshold)`	Sets the shadow threshold
`void`	`setShadowValue(int value)`	Sets the shadow value
`void`	`setVarInit(double varInit)`	Sets the initial variance of each gaussian component
`void`	`setVarMax(double varMax)`
`void`	`setVarMin(double varMin)`
`void`	`setVarThreshold(double varThreshold)`	Sets the variance threshold for the pixel-model match
`void`	`setVarThresholdGen(double varThresholdGen)`	Sets the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation

クラス org.opencv.video.BackgroundSubtractor から継承したメソッド
getBackgroundImage

クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save

クラス java.lang.Object から継承したメソッド
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

- コンストラクタの詳細
  - BackgroundSubtractorMOG2
```
protected BackgroundSubtractorMOG2(long addr)
```
- メソッドの詳細
  - __fromPtr__
```
public static BackgroundSubtractorMOG2 __fromPtr__(long addr)
```
  - getHistory
```
public int getHistory()
```
    Returns the number of last frames that affect the background model
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setHistory
```
public void setHistory(int history)
```
    Sets the number of last frames that affect the background model
    
    引数:
    
    history - 自動生成
  - getNMixtures
```
public int getNMixtures()
```
    Returns the number of gaussian components in the background model
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setNMixtures
```
public void setNMixtures(int nmixtures)
```
    Sets the number of gaussian components in the background model. The model needs to be reinitialized to reserve memory.
    
    引数:
    
    nmixtures - 自動生成
  - getBackgroundRatio
```
public double getBackgroundRatio()
```
    Returns the "background ratio" parameter of the algorithm If a foreground pixel keeps semi-constant value for about backgroundRatio\*history frames, it's considered background and added to the model as a center of a new component. It corresponds to TB parameter in the paper.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setBackgroundRatio
```
public void setBackgroundRatio(double ratio)
```
    Sets the "background ratio" parameter of the algorithm
    
    引数:
    
    ratio - 自動生成
  - getVarThreshold
```
public double getVarThreshold()
```
    Returns the variance threshold for the pixel-model match The main threshold on the squared Mahalanobis distance to decide if the sample is well described by the background model or not. Related to Cthr from the paper.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setVarThreshold
```
public void setVarThreshold(double varThreshold)
```
    Sets the variance threshold for the pixel-model match
    
    引数:
    
    varThreshold - 自動生成
  - getVarThresholdGen
```
public double getVarThresholdGen()
```
    Returns the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation Threshold for the squared Mahalanobis distance that helps decide when a sample is close to the existing components (corresponds to Tg in the paper). If a pixel is not close to any component, it is considered foreground or added as a new component. 3 sigma => Tg=3\*3=9 is default. A smaller Tg value generates more components. A higher Tg value may result in a small number of components but they can grow too large.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setVarThresholdGen
```
public void setVarThresholdGen(double varThresholdGen)
```
    Sets the variance threshold for the pixel-model match used for new mixture component generation
    
    引数:
    
    varThresholdGen - 自動生成
  - getVarInit
```
public double getVarInit()
```
    Returns the initial variance of each gaussian component
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setVarInit
```
public void setVarInit(double varInit)
```
    Sets the initial variance of each gaussian component
    
    引数:
    
    varInit - 自動生成
  - getVarMin
```
public double getVarMin()
```
  - setVarMin
```
public void setVarMin(double varMin)
```
  - getVarMax
```
public double getVarMax()
```
  - setVarMax
```
public void setVarMax(double varMax)
```
  - getComplexityReductionThreshold
```
public double getComplexityReductionThreshold()
```
    Returns the complexity reduction threshold This parameter defines the number of samples needed to accept to prove the component exists. CT=0.05 is a default value for all the samples. By setting CT=0 you get an algorithm very similar to the standard Stauffer&Grimson algorithm.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setComplexityReductionThreshold
```
public void setComplexityReductionThreshold(double ct)
```
    Sets the complexity reduction threshold
    
    引数:
    
    ct - 自動生成
  - getDetectShadows
```
public boolean getDetectShadows()
```
    Returns the shadow detection flag If true, the algorithm detects shadows and marks them. See createBackgroundSubtractorMOG2 for details.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setDetectShadows
```
public void setDetectShadows(boolean detectShadows)
```
    Enables or disables shadow detection
    
    引数:
    
    detectShadows - 自動生成
  - getShadowValue
```
public int getShadowValue()
```
    Returns the shadow value Shadow value is the value used to mark shadows in the foreground mask. Default value is 127. Value 0 in the mask always means background, 255 means foreground.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setShadowValue
```
public void setShadowValue(int value)
```
    Sets the shadow value
    
    引数:
    
    value - 自動生成
  - getShadowThreshold
```
public double getShadowThreshold()
```
    Returns the shadow threshold A shadow is detected if pixel is a darker version of the background. The shadow threshold (Tau in the paper) is a threshold defining how much darker the shadow can be. Tau= 0.5 means that if a pixel is more than twice darker then it is not shadow. See Prati, Mikic, Trivedi and Cucchiara, Detecting Moving Shadows...*, IEEE PAMI,2003.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - setShadowThreshold
```
public void setShadowThreshold(double threshold)
```
    Sets the shadow threshold
    
    引数:
    
    threshold - 自動生成
  - apply
```
public void apply(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
```
    Computes a foreground mask.
    
    オーバーライド:
    
    apply （クラス BackgroundSubtractor 内）
    
    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。
    
    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.
    
    オーバーライド:
    
    apply （クラス BackgroundSubtractor 内）
    
    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。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 and skips known foreground in evaluation.
    
    オーバーライド:
    
    apply （クラス BackgroundSubtractor 内）
    
    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。
  - apply
```
public void apply(Mat image,
                  Mat knownForegroundMask,
                  Mat fgmask)
```
    Computes a foreground mask and skips known foreground in evaluation.
    
    オーバーライド:
    
    apply （クラス BackgroundSubtractor 内）
    
    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 - すでに既知の前景を入力するためのマスク。モデルが学習済みのピクセルを無視できるようにする。負の引数値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択した学習率を使用する。0 は背景モデルをまったく更新しないことを意味し、1 は背景モデルを直前のフレームから完全に再初期化することを意味する。

クラス BackgroundSubtractorMOG2

フィールドの要約

クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたフィールド

コンストラクタの要約

メソッドの要約

クラス org.opencv.video.BackgroundSubtractor から継承したメソッド

クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド

クラス java.lang.Object から継承したメソッド

コンストラクタの詳細

BackgroundSubtractorMOG2

メソッドの詳細

__fromPtr__

getHistory

setHistory

getNMixtures

setNMixtures

getBackgroundRatio

setBackgroundRatio

getVarThreshold

setVarThreshold

getVarThresholdGen

setVarThresholdGen

getVarInit

setVarInit

getVarMin

setVarMin

getVarMax

setVarMax

getComplexityReductionThreshold

setComplexityReductionThreshold

getDetectShadows

setDetectShadows

getShadowValue

setShadowValue

getShadowThreshold

setShadowThreshold

apply

apply

apply

apply

fromPtr