SwisTrack/Components/AdaptiveBackgroundSubtractionCheungKamath

描述

超级棒的前景分割，基于 Cheung 和 Kamath（2005）的论文。我只是复制了论文。简而言之：采用帧差等短期背景模型和中值等长期背景模型，并将它们结合起来。短期减法会给你移动对象的领先边缘。长期减法会给你填充的前景对象，但也包括它们后面的“鬼影”和“阴影”，这些实际上是背景。通过将它们结合起来，你可以做得很好。长期背景模型来自 mDataStructureImageBinary，它用帧差来进行短期模型本身。我使用 AdaptiveBackgroundSubtractionMedian 作为长期模型。

参数

阈值

在计算短期前景模型（使用帧差完成）时使用的阈值。