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混合高斯模型： 运动检测的一般方法 目前，运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流法的复杂性，往往难以实时的计算，所以我采用高斯背景模型。

因为，在摄像机固定的情况下，背景的变化是缓慢的，而且大都是光照，风等等的影响，通过对背景建模，对一幅给定图像分离前景和背景，一般来说，前景就是运动物体，从而达到运动物体检测的目的。 单分布高斯背景模型 单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图像B,(x,y)点的亮度满足： IB(x,y) ~ N(u,d) 这样我们的背景模型的每个象素属性包括两个参数：平均值u 和 方差d。

对于一幅给定的图像G，如果 Exp(-(IG(x,y)-u(x,y))^2/(2*d^2)) >T，认为（x,y）是背景点，反之是前景点。 同时，随着时间的变化，背景图像也会发生缓慢的变化，这时我们要不断更新每个象素点的参数 u(t+1,x,y) = a*u(t,x,y) + (1-a)*I(x,y) 这里，a称为更新参数，表示背景变化的速度，一般情况下，我们不更新d（实验中发现更不更新d，效果变化不大）。

高斯混合模型是用于背景提取的方法，OpenCV的cvaux中cvbgfg_gaussmix.cpp文件根据文献An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow中提供的方法编写了高斯混合模型函数。其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。我用OpenCV使用高斯混合模型函数分以下几步： 1。需要用到icvUpdateGaussianBGModel,icvReleaseGaussianBGModel两个函数，但是源程序中将这两个函数定义为内部函数，需要做一些修改，首先将cvbgfg_gaussmix.cpp中前面两个函数的声明static void CV_CDECL icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model ); static int CV_CDECL icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model )；两行代码注释掉。

然后在cvbgfg_gaussmix.cpp中间部分两个函数的定义部分，函数头static int和static void改成CV_IMPL int 和CV_IMPL void。最后在cvaux.h文件中CVAPI(CvBGStatModel*) cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame, CvGaussBGStatModelParams* parameters CV_DEFAULT(NULL)）；这句后面加上以下两句CVAPI(void) icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model ); CVAPI(int) icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model )； 程序修改完毕，点rebuild all，全部重新编译。

2。在程序初始化部分定义高斯混合模型参数CvGaussBGModel* bg_model=NULL；在读取第一帧图像（背景图像）时，进行高斯背景建模bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(image, 0);image可以是灰度图象也可以是彩色图像。接下来再读取当前帧时，更新高斯模型 regioncount=icvUpdateGaussianBGModel(currframe, bg_model );regioncount的含义我不确定，我理解是代表背景中不同颜色区域的个数，这个参数我没有用到，它只是icvUpdateGaussianBGModel函数的返回值。

3。现在bg_model已经保存了经过高斯混合模型分类后的结果，bg_model->background保存了背景图像，bg_model->foreground保存了前景图像。 include #include #include #include #include //必须引此头文件 int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvCapture* pCapture = NULL; int nFrmNum = 0; cvNamedWindow(＂video＂, 1); cvNamedWindow(＂background＂,1); cvNamedWindow(＂foreground＂,1); cvMoveWindow(＂video＂, 30, 0); cvMoveWindow(＂background＂, 360, 0); cvMoveWindow(＂foreground＂, 690, 0); if( argc >2 ) { fprintf(stderr, ＂Usage: bkgrd [video_file_name]\n＂); return -1； } //打开视频文件 if(argc == 2) if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1]))) { fprintf(stderr, ＂Can not open video file %s\n＂, argv[1]); return -2； } //打开摄像头 if (argc == 1) if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1))) { fprintf(stderr, ＂Can not open camera.\n＂); return -2； } //初始化高斯混合模型参数 CvGaussBGModel* bg_model=NULL; while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture )) { nFrmNum++; if(nFrmNum == 1) { pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3); pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1）； //高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像 //cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*， //需要强制转换成CvGaussBGModel* bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0); } else { //更新...

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