背景减法的图像平均值.不正确的结果

Question

当我试图总结存储在一个列表中的N个以前的帧，然后除以num帧，产生的背景模型并不像预期的那样。我能看出来，因为我在前面的视频中尝试过Matlab中的algo。

class TemporalMeanFilter {
private:
    int learningCount;
    list<Mat> history;
    int height, width;

    Mat buildModel(){
        if(history.size() == 0)
            return Mat();

        Mat image_avg(height, width, CV_8U, Scalar(0));
        double alpha = (1.0/history.size());

        list<Mat>::iterator it = history.begin();
        cout << "History size: " << history.size() << " Weight per cell: " << alpha << endl;

        while(it != history.end()){
            image_avg += (*it * alpha);
            it++;
        }

        return image_avg;
    }

public:
    TemporalMeanFilter(int height, int width, int learningCount){
        this->learningCount = learningCount;
        this->height = height;
        this->width = width;
    }

    void applyFrameDifference(Mat& frame_diff, Mat& bg_model, Mat& input_frame){
        if(history.size() == learningCount)
            history.pop_front();

        history.push_back(input_frame);

        bg_model = buildModel();
        frame_diff = bg_model - input_frame;
    }
};

//主要内容如下

// .从文件中读取视频

TemporalMeanFilter meanFilter(height, width, 50); //background subtraction algorithm
meanFilter.applyFrameDifference(diff_frame, bg_model, curr_frame);

//.在屏幕上显示。凸起端

图片：http://imagegur.com/images/untitled.png

左边是bg_model，中间是curr_frame，右边是输出。

也许是因为在CV_U8上做了四舍五入？我试图更改为CV_32FC1，但后来程序崩溃了，因为出于某种原因，它无法添加两个CV_32FC1矩阵。

任何洞察力都将不胜感激。谢谢!

更多信息：

在类中，我现在将平均值保存在CV_16UC1 Mat中，以防止裁剪，以及在连续添加后如何导致错误。

add函数/运算符+都将结果类型从CV_16UC1更改为CV8UC1。这个错误是由这个错误引起的。有什么建议要求它保存原始数据类型吗？(我礼貌地问.不起作用)

background_model += *it;

OpenCV Error: Bad argument (When the input arrays in add/subtract/multiply/divid
e functions have different types, the output array type must be explicitly speci
fied) in unknown function, file C:\buildslave64\win64_amdocl\2_4_PackSlave-win32
-vc11-shared\opencv\modules\core\src\arithm.cpp, line 1313

Answer 1

你说得对，这几乎肯定是你通过累积比例灰度值而得到的舍入误差。但是，它没有理由使用浮点像素崩溃，所以您应该尝试如下所示：

Mat buildModel()
{
    if (history.size() == 0)
        return Mat();

    Mat image_avg = Mat::zeros(height, width, CV_32FC1);
    double alpha = (1.0 / history.size());

    list<Mat>::iterator it = history.begin();

    while (it != history.end())
    {
        Mat image_temp;
        (*it).convertTo(image_temp, CV_32FC1);
        image_avg += image_temp;
        it++;
    }
    image_avg *= alpha;

    return image_avg;
}

根据您想要对结果做什么，您可能需要将其规范化或重新调整，或者在显示之前将其转换回灰度，等等。