為達到前景目標的識別，譬如，交通路口對車輛的識別、監控器對行人的識別，常用的且較為有效的方法就是背景差分法（還有其他的方法，比如光流場法,幀差法），即用一張有要識別目標的影象減去相應的背景影象，那麼所得的結果便是我們所要的目標。
然而，如何獲取乙個「美好」的背景圖，是背景差分法的關鍵和難點。
此處介紹一種最為簡單的獲取背景的方法——平均背景法。
顧名思義，其基本思想就是，將所採集到的背景疊加求和，而後求取平均值作為要求的背景。其大致演算法流程如下：
1.將採集到的部分，利用opencv的cvacc函式累加求和，並統計累加次數，累加完成後在用cvconvertscale函式求取平均值，記為a。（注意理解該平均值的意思是在（x,y）位置處，所有參與求和計算的影象在該點出的畫素平均值，每一點的畫素平均值是不同的）
2.前一幀影象和當前參與累加的影象求差的絕對值，利用cvabsdiff函式，而後該絕對值影象也進行累加求平均值，記為d。（同理這是某點的差值平均值）它描述的是某點畫素值得波動幅度。
3.那麼有1和2便可以認為，影象某點的畫素值p若滿足a-d < p < a+d，則認為此點屬於背景，然而由於前景目標的加入，可能對背景點的亮度有一定的影響，故對波動幅度d進行一定的放縮，若 a -kd < p < a + kd，便認為該點為背景點。自然在該範圍外的點，便是我們需要的前景點。那麼用cvthreshold函式完成二值化。我們的目的就達到了。
此為背景建模最簡單的方法，在室內等干擾較少的環境下使用時，效果較好，一旦有些許干擾則效果嚴重下降。一種非常有效，不管是執行速度還是處理效果都非常好的演算法是codebook演算法，下篇部落格中將會介紹。
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