代码的详细效果见博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125007017 利用OpenCV的类BackgroundSubtractorKNN实现对道路监控视频前景/背景提取的代码 代码中有测试视频的下载链接。 去除车辆阴影的效果不错。

matlab 背景开发代码BGS图书馆 背景减法库 页面更新： 01/04/2017 库版本： 2.0.0 （见和了解更多信息） BGSLibrary由BGSLibrary开发并提供了一个易于使用的 C++ 框架，用于在视频中执行前背景分离。 bgslibrary 兼容 OpenCV 2.x 和 3.x，可在 Windows、Linux 和 Mac OS X 下编译。目前该库包含43 种算法。 源代码在 下可用，该库是免费和开源的，用于学术目的。 安装说明 图形用户界面： （新的） 包装纸： （新的） （新的） （新的） 引文 如果您将此库用于您的出版物，请将其引用为： @inproceedings{bgslibrary, author = {Sobral, Andrews}, title = {{BGSLibrary}: An OpenCV C++ Background Subtraction Library}, booktitle = {IX Workshop de Visão Computacional (WVC'2013)}, address = {Rio de Janeiro

图像矩阵matlab代码生成矩阵使用generate_matrix.m文件生成指定大小和特定等级的随机矩阵 命令- generate_matrix(25344, 200, 1); 在这里25344对应于图像大小（144 x 176），而200对应于视频中的帧数。请注意，第一个尺寸应大于generate_matrix（）中的第二个尺寸，这样我们的算法才能起作用。 （25344> 200） 此命令将生成一个200A.dat文件，该文件将用作我们的RPCA算法的输入 使用MATLAB使用ADMM运行RPCA在MATLAB中，使用admm_example.m文件运行RPCA的ADMM。 提供在上一步中生成的矩阵作为输入。 命令- admm_example('200A.dat'); 该命令将运行admm并将输出矩阵写入三个不同的文件，例如boyd_X1.dat等。 使用ADMM使用CUDA运行RPCA对于CUDA代码，请使用脚本compile_and_run.sh编译代码并运行文件。 提供输入矩阵作为此脚本的参数。 命令- ./compile_and_run.sh 200A.dat 此命令将运行

图像前景背景分割是图像处理中的关键技术,文中提出了基于超像素分类的二值分割算法。对于输入图像,首先采用超像素分割算法,将图像分割成多个保留边缘的封闭区域,即超像素;对每一块超像素,考虑颜色和纹理,构造一种对光照和颜色较为鲁棒的特征,来消除同种物体在光照和颜色差异下的影响;用所得特征训练分类器,判断每块超像素属于前景或背景;最后将超像素分类结果作为初值用图分割的方法进行修正,得到最终的二值分割结果。实验结果显示算法能较好的完成前景背景分割的任务。此外,本算法易于和现有的分类算法相结合,具有较强的可移植性。

动态目标追踪和前景背景提取（使用Python和opencv编程）

易语言置超级列表框指定行列前景、背景色模块源码,置超级列表框指定行列前景、背景色模块

提取视频前景背景/运动目标检测 使用叠加法、背景帧差法、直方图相减三种方法 https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/87941858

帧差法实现前景背景分离，来自于BGSLibrary，对于静态的背景效果很好！