OpenCV背景减法学习率不能改变

我希望训练一个 50 帧的背景区域，并使用这个预训练的模型进行背景减除。模型在训练后停止更新。

这是我的代码

import cv2
print "This program is for background subtraction with pre-trained model\n"

Training_Floder = "/Users/yuyang/Desktop/img1/"
Start_Frame_Num = 1
End_Frame_Num = 51

cv2.namedWindow("BG_IMAGE")

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(50, 16, False)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX



for index in range(Start_Frame_Num, End_Frame_Num):
    Img_File_Name = Training_Floder + str(index) + ".jpg"
    Img = cv2.imread(Img_File_Name)
    fgmask = fgbg.apply(Img, -1)
    BG_IMG = fgbg.getBackgroundImage()
    #######
    cv2.putText(BG_IMG,str(index),(10,500), font, 1,(255,255,255),2)
    cv2.imshow("BG_IMAGE", BG_IMG)
    #######
    cv2.waitKey(0)

Testing_Floder = "/Users/yuyang/Desktop/New/"
Test_Start = 1
Test_End = 100

for index in range(Test_Start, Test_End):
    Img_File_Name = Testing_Floder + str(index) + ".jpg"
    Img = cv2.imread(Img_File_Name)
    fgmask1 = fgbg.apply(Img, 0)
    BG_IMG1 = fgbg.getBackgroundImage()
    cv2.putText(BG_IMG1,str(index),(10,500), font, 1,(255,255,255),2)
    cv2.imshow("BG_IMAGE", BG_IMG1)
    cv2.waitKey(0)

根据评论

学习率参数位于函数“apply()”中。

@param learningRate 
The value between 0 and 1 that indicates how fast the background 
model is learnt. Negative parameter value makes the algorithm to 
use some automatically chosen learning rate. 0 means that the 
background model is not updated at all, 1 means that the background 
model is completely reinitialized from the last frame.

CV_WRAP virtual void apply(InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate=-1) = 0;"

不过，我在这里尝试了几种学习率：

fgmask = fgbg.apply(Img, -1) or
fgmask = fgbg.apply(Img, 0) or
fgmask = fgbg.apply(Img, 1) or
fgmask = fgbg.apply(Img, 0.00001)

训练背景结果不变。 这意味着我在测试时不能保持预训练模型不变！

我的代码有什么问题吗？ 有什么办法可以改变学习率吗？

这是一些结果

测试图像 #1 的背景扣除结果 https://i.stack.imgur.com/Oeiy7.jpg

测试图像#40的背景扣除结果 https://i.stack.imgur.com/r3erO.jpg

从上面的结果可以明显看出，尽管我将学习率设置为0，但训练的背景图像在测试时发生了变化。

fgmask1 = fgbg.apply(Img, 0)

所以使用python实现的正确方法是

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(50, 16, False)
fgbg.apply(input, output, learning_rate)

与 C++ 实现完全相同。 学习率必须是第三个参数。