背景差分その２ - 中途半端背景差分その１で説明した差分法は、明るさの変動に弱い、周期的に移動する物体をいつまでも前景と識別してしまう、背景と同じ色合いの前景は背景と見なしてしまうなどの欠点がある。背景を１枚の画像として得るのではなく背景を複数保持し、（場合によっては更新し、）統計的モデルを適用することで変化に柔軟に対応する差分法を統計的背景差分法という。 統計的背景差分法(の一例) 複数の背景画像を標本とし、統計量(平均と標準偏差)を使用する。背後にあるのは正規分布である。 複数の背景画像を用意し、濃度値の平均と標準偏差×Scaleを持った画像を得る。 前景の写った画像と平均画像の差分画像を求める。 差分画像と標準偏差×Scale画像との差を求め、閾値を０とした二値化処理をする。つまり標準偏差×Scaleにおさまれば、背景として処理する。 今回は複数の背景画像を得るため import os def getfullp
背景モデリングに関する研究など
