OpenCV视觉分析之运动分析(2)背景减除类:BackgroundSubtractorKNN的使用

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

K-最近邻（K-nearest neighbours, KNN）基于的背景/前景分割算法。

该类实现了如 319中所述的 K-最近邻背景减除。如果前景像素的数量很少，则非常高效、

cv::BackgroundSubtractorKNN 是 OpenCV 中用于背景减除的一种具体实现，它是 cv::BackgroundSubtractor 基类的一个派生类。该类使用 K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法来检测前景物体。KNN 方法在背景建模方面具有较好的性能，特别是在处理光照变化和动态背景方面。

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main( int argc, char** argv )
{
    // 创建一个 BackgroundSubtractorKNN 对象
    cv::Ptr< cv::BackgroundSubtractor > pBackSub = cv::createBackgroundSubtractorKNN();

    // 设置参数
  

    // 打开视频文件
    cv::VideoCapture capture( 0 );
    if ( !capture.isOpened() )
    {
        std::cerr << "Failed to open video file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 读取每一帧并处理
    cv::Mat frame, fgMask;
    while ( capture.read( frame ) )
    {
        // 应用背景减除
        pBackSub->apply( frame, fgMask );

        // 显示结果
        cv::imshow( "Frame", frame );
        cv::imshow( "FG Mask", fgMask );

        // 按 'q' 键退出
        if ( cv::waitKey( 30 ) == 'q' )
        {
            break;
        }
    }

    // 释放资源
    capture.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}