opencv中BackgroundSubtractorMOG问题及解决方法计算机视觉

以前写了一片博文，最近有人给我反应，在opencv中出现BackgroundSubtractorMOG未定义问题，我这里简单说明一下这个问题。
通过对opencv文档查询可以发现如下：

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这里我们可以清楚看到BackgroundSubtractorMOG所在的命名空间中，由于我这篇博文使用的是BackgroundSubtractorMOG2，而BackgroundSubtractorMOG2就在cv命名空间中，所以可以正常使用。对于使用BackgroundSubtractorMOG，这个函数在cv::bgsegm中，如果你没有正确导入头文件，就会出现未定义问题。
如果你想正确使用BackgroundSubtractorMOG这个函数，你应该在头文件中引入

#include "bgsegm.hpp"

这个头文件。但是如果你导入上面的头文件时，你还会发现仍然不能使用，原因在于以下

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opencv_contrib这是opencv一个额外的部分，这部分是收费或者不稳定的算法，如果你想使用可以自己单独编译opencv，编译过程网上有很多教程，这里就不在赘述。我相信大家参考教程是可以编译成功的。
如果你变异opencv成功，下面的具体使用和BackgroundSubtractorMOG2基本相同，如下：

Ptr fgbg =cv::bgsegm::createBackgroundSubtractorMOG();

完整代码
VideoDetect.h

#pragma once #include #include #include "bgsegm.hpp"using namespace std; using namespace cv; enum VIDEOTYPE { CAMERAVIDEO/*摄像头*/,FILEVIDEO/*视频*/ }; class MOG2Detector { public: MOG2Detector(); ~MOG2Detector(); /* VIDEOTYPE 指定摄像头或者文件 path 文件路径 WindowName opencv可视化窗口名称 */ MOG2Detector(VIDEOTYPE type,char * path = "E:/image/s.avi",char * WindowName = "Video"); //开始 void startDecect(); private: char * WinName; VIDEOTYPE VideoType; cv::VideoCapture capture; cv::Ptr fgbg; };

【opencv中BackgroundSubtractorMOG问题及解决方法】VideoDetect.cpp：

#include "stdafx.h" #include "MOG2Detector.h"MOG2Detector::MOG2Detector() { } MOG2Detector::~MOG2Detector() {}MOG2Detector::MOG2Detector(VIDEOTYPE type, char * path, char * WindowName) { if (type == CAMERAVIDEO) { capture.open(0); } else if (type == FILEVIDEO) { capture.open("E:/image/s.avi"); } else { cout << "Type is error, you can input CAMERAVIDEO or FILEVIDEO" << endl; return; }if (!capture.isOpened()) { std::cout << "video camera capture open fail! \n" << std::endl; exit(1); }fgbg = cv::createBackgroundSubtractorMOG(); WinName = WindowName; }void MOG2Detector::startDecect() { cv::Mat frame, fgmask; //cnts存储边缘信息 std::vector > cnts; cv::namedWindow("video", 1); while (1) { capture.read(frame); fgbg->apply(frame, fgmask); //检测每一帧边缘 findContours(fgmask, cnts, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); float Area; Rect rect; vector m; for (int i = cnts.size() - 1; i >= 0; i--) { vector c = cnts[i]; //获取面积 Area = contourArea(c); if (Area < 50)//50这个值根据需求设定，这里指的是目标的大小 { continue; } else { m = c; } rect = boundingRect(m); rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2); } resize(frame, frame, Size(480, 320)); imshow("video", frame); char c = waitKey(33); if (c == 27) break; } //释放资源 capture.release(); cv::destroyWindow("video"); }

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