我正在使用OpenCV库已集成到项目中的CodeBook方法 . 直到现在我已经设法使它在我的网络摄像头上工作，但似乎有一些问题 . 由于整个区域（有时是整个图像）被标记为前景，因此相机的亮度自动调整会影响整个最终结果 .
我真的想知道我是否可以访问算法产生的背景模型，以便进行一些基本的阴影检测，消除亮度变化 . 作为最终结果，我希望将前景图像分类为：a）异物b）仅改变亮度的区域 .
PS：我正在使用OpenCV 2.1和Dev C 4.9.9.2
BackgroundSubtractorMOG2和其他每个backgrounsubstractor都有一个返回背景图像的function . 你'd be better off turning the camera'的白 balancer 和自动对焦虽然 .
据我所知，没有背景模型不能删除阴影 . 为此，您可能需要使用某些方法，如需要机器学习的场景检测 . 或者，您可以尝试使用超像素匹配来移除阴影的某种方法 .
顺便说一下，CodeBook模型是一种古老而又慢的方法，我知道的最好的背景模型叫做ViBe，它是专利的，但是如果你把它用于学术目的，你可以从发明者那里得到SDK，这里是我的视频实施 . 当它应用于流量检测时，这是另一个视频https://www.youtube.com/watch?v=uzY76q0mrh4
如果您阅读他们发表的论文，您可以实施自己的版本 . 希望这可以帮助！
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BackgroundSubtractorMOG2和其他每个backgrounsubstractor都有一个返回背景图像的function . 你'd be better off turning the camera'的白 balancer 和自动对焦虽然 .
据我所知，没有背景模型不能删除阴影 . 为此，您可能需要使用某些方法，如需要机器学习的场景检测 . 或者，您可以尝试使用超像素匹配来移除阴影的某种方法 .
顺便说一下，CodeBook模型是一种古老而又慢的方法，我知道的最好的背景模型叫做ViBe，它是专利的，但是如果你把它用于学术目的，你可以从发明者那里得到SDK，这里是我的视频实施 . 当它应用于流量检测时，这是另一个视频https://www.youtube.com/watch?v=uzY76q0mrh4
如果您阅读他们发表的论文，您可以实施自己的版本 . 希望这可以帮助！