SwisTrack/Components/AdaptiveBackgroundSubtractionCheungKamath

描述

超級棒的前景分割，基於 Cheung 和 Kamath（2005）的論文。我只是複製了論文。簡而言之：採用幀差等短期背景模型和中值等長期背景模型，並將它們結合起來。短期減法會給你移動物件的領先邊緣。長期減法會給你填充的前景物件，但也包括它們後面的“鬼影”和“陰影”，這些實際上是背景。透過將它們結合起來，你可以做得很好。長期背景模型來自 mDataStructureImageBinary，它用幀差來進行短期模型本身。我使用 AdaptiveBackgroundSubtractionMedian 作為長期模型。

引數

閾值

在計算短期前景模型（使用幀差完成）時使用的閾值。