OpenCV 'BackgroundSubtractorMOG2' 两张图片

OpenCV 'BackgroundSubtractorMOG2' for two images

我正在尝试使用 OpenCV 的 BackgroundSubtractorMOG2 方法突出显示两个几乎相似的图像蒙版之间的差异。

我的代码:

def Approach_2():
    img = [0, 0]
    img[0] = cv2.imread('images/4-left.PNG', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img[1] = cv2.imread('images/4-right.PNG', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    img[0], img[1] = make_similar(img[0], img[1]) # make two images similar (equal width and height) by applying scaling, translation and performs Canny edge detection on two images

    fps = 5

    fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows=True)

    cv2.imshow("A", img[0])
    cv2.imshow("B", img[1])

    i = 1
    while(True):

        frame = img[i]
        i = 1-i
        fgmask = fgbg.apply(frame)        

        cv2.imshow('original', frame)
        cv2.imshow('fg', fgmask)
        # cv2.imshow('fg', cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=fgmask))

        time.sleep(1 / fps)

        if(cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')) : break

    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    Approach_2()

但我只得到一片空白 'fgmask'。

任何建议。 ?

如评论中所述,您应该按位运算。它更容易,效率更高。你可以阅读它 here

要添加一些额外的信息:背景减法器可以(有一些技巧)用于静止图像,但它适用于视频。您可以找到示例代码 here

至于你的代码,它没有建立一个坚实的背景,因为它在每一帧上交替使用两个源图像。因此结果是一个空白掩码。

试一试,看看效果如何:

while(True):

    f1 = img[0]
    f2 = img[1]
    fg1 = fgbg.apply(f1)
    fb2 = fgbg.apply(f2)

    cv2.imshow('original', frame)
    cv2.imshow('fg1', fg1)
    cv2.imshow('fg2', fb2)
    # cv2.imshow('fg', cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=fgmask))

    time.sleep(1 / fps)

    if(cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')) : break

cv2.destroyAllWindows()