从Python中的BackgroundSubtractorMOG2获取背景模型

我需要获得高斯与 opencv 混合的背景模型。我知道 C++ 中有一个名为 getBackgroundImage 的方法，我搜索了是否可以在 python 界面中获取它，但没有得到好的结果。我尝试了opencv 3.0.0-dev，因为它有BackgroundSubtractorMOG2实现，但help()函数没有记录后台模型的方法实现。您知道是否存在未记录的实施吗？我搜索了如何编辑 opencv 源代码来实现 python 实现，但我还没有找到有关它的文档。我更喜欢避免使用 scipy.weave 来编译 C++ 代码，而且我不知道 scipy.weave 在这种情况下是否有用

Adapted Zaw Lin的解决方案

• 乌班图18.04
• OpenCV 3.2 通过安装apt install libopencv-dev

主要区别在于结果（fg / bg）图像在 python 中创建/分配，然后传递到 c++ lib。 Zaw Lin 的解决方案给了我错误（errno 139 - SIG_SEGV），因为应用程序正在访问无效的内存区域。希望它能为某人节省几个小时:)

mog2.cpp:

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::BackgroundSubtractorMOG2 *mog = cv::createBackgroundSubtractorMOG2 (500, 16, false);

extern "C" void getfg(int rows, int cols, unsigned char* imgData,
        unsigned char *fgD) {
    cv::Mat img(rows, cols, CV_8UC3, (void *) imgData);
    cv::Mat fg(rows, cols, CV_8UC1, fgD);
    mog->apply(img, fg);
}

extern "C" void getbg(int rows, int cols, unsigned char *bgD) {
    cv::Mat bg = cv::Mat(rows, cols, CV_8UC3, bgD);
    mog->getBackgroundImage(bg);
}

像这样编译它：

gcc  \
    -shared \
    -o libmog2.so  \
    -fPIC ./mog2.cpp  \
    -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_objdetect -lopencv_imgproc -lopencv_features2d -lopencv_ml -lopencv_calib3d -lopencv_video

然后是Python：

mog2.py

import numpy as np
import ctypes as C
import cv2

libmog = C.cdll.LoadLibrary('path/to/libmog2.so')

def getfg(img):
    (rows, cols) = (img.shape[0], img.shape[1])
    res = np.zeros(dtype=np.uint8, shape=(rows, cols))
    libmog.getfg(img.shape[0], img.shape[1],
                       img.ctypes.data_as(C.POINTER(C.c_ubyte)),
                       res.ctypes.data_as(C.POINTER(C.c_ubyte)))
    return res


def getbg(img):
    (rows, cols) = (img.shape[0], img.shape[1])
    res = np.zeros(dtype=np.uint8, shape=(rows, cols, 3))

    libmog.getbg(rows, cols, res.ctypes.data_as(C.POINTER(C.c_ubyte)))
    return res


if __name__ == '__main__':
    c = cv2.VideoCapture(0)
    while 1:
        _, f = c.read()
        cv2.imshow('f', f)
        cv2.imshow('fg', getfg(f))
        cv2.imshow('bg', getbg(f))
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            exit(0)