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这是一个高斯混合背景/前景分割算法。它使用一个方法通过K高斯分布的混合来给每个背景像素建模(K=3到5)。混合的权重表示那些颜色留在场景中的时间规模。可能的背景颜色是那些留的时间更长更静止的。
写代码时，我们使用函数cv2.createBackgroundSubtractorMOG()创建一个背景对象.它有一些可选的参数，比如历史长度，高斯混合数量，阈值等。它们全都是默认值，然后在视频循环里，使用backgroundsubtractor.apply()方法来得到背景掩图
这也是高斯混合模型的前景/背景分割算法，这个算法的一个重要特点是它为每个像素选择一个合适的高斯分布数。(记住，在上个例子，我们用了一个K高斯分布)它提供了更好的由于光照变化因素导致场景变化的适应性。
在前面的例子里，我们得创建一个背景去除对象，这里，你可以选择是否检测影子。如果detectShadows=True(默认的)，它会检测并标记影子，但是会减低速度，Shadows会被标记成灰色。
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