Opencv目标检测基本模型，适合入门级学习
Opencv 是一个功能强大且广泛应用的计算机视觉库，提供了许多有用的函数和类来实现图像和视频处理任务。其中，目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测和跟踪目标对象。在本文档中，我们将介绍 Opencv 中的目标检测基本模型，涵盖背景减除法、基于统计模型的目标检测等多种方法。
背景减除法
背景减除法是目标检测中的一种基本方法，旨在从图像或视频中减除背景，留下运动目标。该方法通常用于检测运动目标，例如行人、车辆等。
1.1 时间差分法
时间差分法是一种简单且-effective 的背景减除方法。该方法通过计算图像序列中的两个或多个相邻帧之间的差异，来检测运动目标。Default阈值为 T=60，该方法的优点是鲁棒性好，运算量小，易于软件实现。但是，该方法对噪声有一定的敏感性，对运动实体内部也容易产生空洞现象，阈值 T 缺乏自适应性，当光照变化时，检测算法难以适应环境变化。
1.2 中值模型 (Median Model)
中值模型是一种背景减除方法，通过利用当前帧的前 K 帧的平均值来建立背景模型，然后用当前帧与背景帧差分阈值化得到运动目标。Default阈值为 T=60，K=3。中值模型算法简单，但实际检测的结果不是很理想。其检测结果比较粗糙，检测出的运动的行人和车辆完整性差，容易受到噪声的干扰。
1.3 自适应背景模型
自适应背景模型是一种改进的背景减除方法，使背景每隔一定时间间隔就更新一次，以达到适应光线变化，理想的分割运动目标。在此利用前一背景和当前帧的加权平均值来更新当前背景。α 是任意选择的适应参数，其取值直接影响背景的更新质量。如果的取值太大，会使得背景中出现严重拖影，会把当前帧图像中的背景误判为前景目标，若取值太小背景不能适应光线等环境因素的变化，而产误检。Default α=0.03，T=60。
1.4 双背景模型
双背景模型是一种复杂的背景减除方法，通过使用中值模型作为长期背景模型，用当前帧的前一帧作为短期背景模型。然后，使用这两个背景模型来检测运动目标。这种方法可以更好地适应光照变化和环境变化，但计算复杂度较高。
基于统计模型的目标检测
基于统计模型的目标检测是一种常用的目标检测方法，通过对图像或视频序列中的每个像素进行统计分析来检测运动目标。
2.1 最大不相似模型
最大不相似模型是一种基于统计模型的目标检测方法，通过计算图像序列中的每个像素的灰度值分布来检测运动目标。
2.2 似然比检验 (Likelihood Ratio Test)
似然比检验是一种基于统计模型的目标检测方法，通过计算图像序列中的每个像素的似然比来检测运动目标。
2.3 单高斯背景模型
单高斯背景模型是一种基于统计模型的目标检测方法，通过对图像序列中的每个像素进行高斯分布拟合来检测运动目标。
2.4 混合高斯模型
混合高斯模型是一种基于统计模型的目标检测方法，通过对图像序列中的每个像素进行混合高斯分布拟合来检测运动目标。
2.5 融合了背景减除法的改进混合高斯模型
融合了背景减除法的改进混合高斯模型是一种基于统计模型的目标检测方法，通过对图像序列中的每个像素进行混合高斯分布拟合，并结合背景减除法来检测运动目标。
Opencv 中的目标检测基本模型涵盖了背景减除法和基于统计模型的目标检测等多种方法，每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。
