OpenCV背景扣除

我正在使用背景减法，并且正在使用python进行此操作，但是当我使用代码时，它只是通过接缝为我提供了相机看到的黑白图像。据我所知，如果镜头前没有任何东西移动，那么所有东西都应该变黑，但这是我所得到的图像。

问题截图：

这是我正在使用的代码。

import numpy as np
import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
fgbg = cv2.BackgroundSubtractorMOG()

while(1):
    ret, frame = cap.read()

    fgmask = fgbg.apply(frame)
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    cv2.imshow('frame',fgmask)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我究竟做错了什么？

1> Ekrem Doğan..：

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首先，您应该对灰度图像执行背景减法。基本上，您应该做的是首先将一个帧保存为参考，然后从后续帧中减去它。

您希望事先进行某种模糊处理，然后再进行扩散处理以减少噪声。

这是基本代数可以执行的最基本的背景减法运算。您需要一个减法和几个形态运算。

import numpy as np
import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, first = cap.read()

# Save the first image as reference
first_gray = cv2.cvtColor(first, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
first_gray = cv2.GaussianBlur(first_gray, (21, 21), 0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)

    # In each iteration, calculate absolute difference between current frame and reference frame
    difference = cv2.absdiff(gray, first_gray)

    # Apply thresholding to eliminate noise
    thresh = cv2.threshold(difference, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)

    cv2.imshow("thresh", thresh)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # if the `q` key is pressed, break from the lop
    if key == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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@Miki BackgroundSubtractorMOG是在OpenCV中实现的高级背景扣除操作。为了继续进行BackgroundSubtractorMOG之类的高级实现，人们应该完全理解背景扣除的想法。我们应该向提出此类问题的人们正确解释概念的基本概念，例如背景扣除，而不是向他们提出高级功能。

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或者，我们应该教他们如何正确使用库函数，而不是重新发明轮子。但是，我担心的是，这没有解决问题，因为您没有指出代码中的错误并提供了解决方案。

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这里不是讨论的地方，我将不再赘述。我的观点是，尽管这是一个有价值的教程，但并不能回答问题。