我正在尝试使用函数 cvAbsDiff(img1, img2, dest) 减去 2 个图像；它可以工作，但有时当我将手放在我的头或身体前时，手并不清楚，背景进入画面......背景图像（头部）覆盖了我的前景。（手）..
它可以在普通表面上正常工作，即当背景甚至像墙壁时。
请查看我的图片...以便您更好地了解我的问题...！！！！
http://www.2shared.com/photo/hJghiq4b/bg_overlays_foreground.html
如果您有任何解决方案/提示，请帮助我.......
输入相关代码会有所帮助。也知道你真正想要达到的目标。
你减去哪两个图像？我已经减去了随后的图像（因此，延迟了几分之一秒的图像），背景减法通常会导致移动物体的边缘，例如手的边缘，而不是整个轮廓一只手。我猜你正在考虑当前帧和静态启动帧的差异。部分可能不够不同（皮肤+皮肤）。
今晚我遇到了一些计算机问题，明天我会测试它（请至少提出您实际执行的步骤）并让您知道。
我仍然不确定你的最终目标是什么，虽然我猜你想做一些手势识别（因为你有一个叫做“手指”的向量）。正如 Manpreet 所说，您最大的问题是鲁棒性，那就是来自具有相似颜色的主题。
我通过将我的脸放在静态比较图像中，然后移动它来复制您的图像。如果我只从背景开始，它已经更加强大，并且无论如何都没有显示任何“覆盖”。
快速修复是，确保有一个干净的无主题静态图像。否则，您将需要动态比较图像，最简单的方法是将 frame_n 与 frame_n-1 进行比较。不过，这通常只会为您提供移动边缘，因此如果您想要整个轮廓，您可以：
1）使用不同的分割算法（我推荐。背景减法很快，您可以使用它来确定要搜索的小得多的 ROI，然后使用不同的算法进行更稳健的分割。）
2）尝试在静态和动态比较图像之间做出折衷，例如作为过去 10 帧的平均值或类似的东西。我不知道这有多好用，但实现起来很简单，值得一试:)。
另外，尝试使用 CV_THRESH_OTSU 而不是 30 作为阈值，看看你是否更喜欢它。
另外，我经常注意到输出耀斑（没有从黑色变为白色的区域）。检查实时流，我很确定这是因为网络摄像头自动对焦/调整白平衡等。如果你也得到了，关闭自动对焦等应该会有所帮助（顺便说一句，这不是通过 openCV 完成的，而是取决于相机。可能检查这个：如何以编程方式禁用网络摄像头的自动对焦？）
你的代码没有问题。背景减法不是运动检测或剪影检测的首选方法，因为它不是很健壮。问题来了，因为背景和前景在许多区域的颜色相似，减法将前景推到后面。您可以尝试使用 - 用于运动检测的光流 - 如果您的任务只是检测剪影或手动尝试训练 HOG 分类器
如果您不想尝试新方法。您可以尝试使用阈值（在您的情况下为 30）。因此，当您减去相似的彩色图像时，差异小于 30 。后来你用 30 阈值，所以它只是变黑了。您也可以尝试 HSV 或其他一些色彩空间。