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视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。
如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
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混合高斯背景建模，可以把连续帧图片前景与背景区分开来-Mixed gaussian background modeling, can continuous frame picture foreground and background to distinguish
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读入avi,利用混合高斯模型，检测出运动的前景和背景信息。VS2008+opencv2.4.3-Read into avi, Gaussian mixture model to detect the movement of the foreground and background information. VS2008+opencv2.4.3
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採用算數平均法提取背景圖像，可以總結為在特定的時間段內對圖元點的亮度和彩色資訊取平均值，用平均值作為背景圖像對應圖元點數值。在讀入一段視頻時，對某一圖元點進行觀察，會發現在沒有前景的運動目標通過時，該點的灰度值保持穩定，變化很小，只有當前景的運動目標通過時，該點的灰度才會發生劇烈的變化。這樣就可以連續讀入N幀圖像，對圖像各點的灰度或色彩信息進行統計的方法，使得變化劇烈的像素點變的平緩，取其平均值作為背景圖像像素點的值。-Using the arithmetic mean method extra
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实施GRABCUT源代码
由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。
放置在公共领域， 2010年
代码最后更新：2006年
弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。
要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。
用法： grabcut.exe <ppm文件名
使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。
然后使用下面的按键
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GrabCut实现源代码
贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu
放置在公共领域,2010
代码最后更新,2006
使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。
要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。
用法:grabcut。 exe < ppm文件名>
使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。
然后使用以下键
1 :显示图像
“2”:显示
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本代码演示了固定相机在光照剧烈变化的情况下对背景和前景提取的算法改进，能够实现抗光照和噪声的有效背景建模和前景提取-This code demonstrates the dramatic changes in the light fixed camera case for background and foreground extraction algorithm improvements, to achieve an effective resistance to illumination a
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基于均值法的背景建模的前景目标提取。适合刚接触这一块的人。-Background modeling method based on mean foreground object extraction.
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本代码主要是基于HSV的阴影检测及消除，分别提取前景及背景图像，进行色彩空间转换。HSV空间类似人类感觉色彩的方式，可以更加准确地识别阴影，并保持在计算上简单。-This code is mainly based on the HSV shadow detection and elimination, extract the foreground and the background image, respectively, for color space conversion. HSV spa
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显示图像后，单击鼠标左键连出完全背景区域，双击左键结束；
图像改变后，再单击鼠标左键连出完全前景区域，双击左键结束。即可得到结果
-Display the image, click the left mouse button to even out completely the background area, double-click the left end images after the change, and then click the left mouse button
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对输入视频文件首先进行处理，使用高斯背景建模的方法，提取出视频的前景，然后对视频前景提取出其MSRE区域，并使用不同的颜色标记，最终保存成视频文件的形式。-First, the input video file is processed using a Gaussian background modeling method to extract the video foreground, and then extract its MSRE video prospect area, and use
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实现了车辆目标的背景建模、前景检测、阴影消除、车辆跟踪-Achieve a vehicle target background modeling, foreground detection, shadow elimination, vehicle tracking
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基于vs2008和opencv2.4.2的图像分割程序，该程序实现从给定图像中分割出前景ROI并显示分割后的结果。包含矩形窗口分割和掩码图像分割两种模式，采用掩码图像分割时，按Ctrl和鼠标左键添加背景，按Shift键和鼠标左键添加前景-Image segmentation based on vs2008 and opencv2.4.2 program, the program implementation from a given image segment the foreground RO
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1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。
2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。
3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。
4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。-1 First, click Load Image menu item (load background and foreground image), the image in the image folder below.
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景-Use histogram-based adaptive threshold segmentation method to achieve the foreground and background
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图像处理ImageMatting的实现。主要思路是：
1）手工交互的给出一个前景区域的包围盒。
2）根据当前的前景和背景分割结果，分别估计前景和背景的GMM模型
3）用GraphCut算法进行分割
对上述2），3）两步进行迭代，得到比较好的分割结果
（分割-->估计前景背景-->分割）
4）matting-Image processing ImageMatting achieved. The main idea is:
1) gi
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基于直方图的自适应阈值法实现分割图像前景与背景，matlab编写，包含测试图像和实验报告-Foreground and background to achieve image segmentation histogram-based adaptive threshold method, matlab prepared, containing the test images and test reports
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GRABCUTOpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果。如果前景和背景之间的颜色反差不大，分割的效果不好；不过，这种情况下允许手工标记一些前景或背景区域，这样能得到较好的结果。-GRABCUTOpenCV in GrabCut alg
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背景差分计算，实现背景与前景的灰度差，以及均方差值-Background difference calculated to achieve the gray background and foreground poor, and the mean square difference
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自动阈值法和otsu两种方法对图像进行背景和前景的分割。-Automatic threshold method and otsu two kinds of methods for image segmentation of background and foreground.
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