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我正在使用 OpenCV 库已集成到项目中的 CodeBook 方法。到目前为止，我已经设法让它在我的网络摄像头上工作，但似乎存在一些问题。由于整个区域（有时是整个图像）被标记为前景，因此相机的亮度自动调整会破坏整个最终结果。

我真的很想知道我是否可以访问算法生成的背景模型，以便进行一些基本的阴影检测，从而消除亮度变化。作为最终结果，我希望将前景图像分类为：a）异物 b）仅改变亮度的区域。

PS：我正在使用 OpenCV 2.1 和 Dev C++ 4.9.9.2

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BackgroundSubtractorMOG2 和所有其他背景减法器都有一个返回背景图像的函数。不过，最好关闭相机的白平衡和自动对焦。

于 2013-02-08T10:39:58.813 回答
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据我所知，没有背景模型不能去除阴影。为此，您可能需要使用需要机器学习的场景检测等方法。或者，您可以尝试一些使用超像素匹配来去除阴影的方法。

顺便说一句，CodeBook 模型是一种古老而缓慢的方法，我所知道的最好的背景模型之一是 ViBe，它已获得专利，但如果你将它用于学术目的，你可以从发明者那里获得 SDK，这是我的视频实现。当它应用于流量检测时，这里有另一个视频 https://www.youtube.com/watch?v=uzY76q0mrh4

如果您阅读他们发表的论文，您可以实现自己的版本。希望这可以帮助！

于 2014-08-05T06:40:36.357 回答