opencv codebook背景建模

codebook背景建模方法，OpenCV库中还没有对应的函数。在《learning opencv》中相应的代码，但是不完善甚至，有错误。

对codebook理论作简要的介绍，部分引用如下：

CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成。CB和CW的形式如下：

CB={CW1,CW2,…CWn,t}

CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale}

其中n为一个CB中所包含的CW的数目，当n太小时，退化为简单背景，当n较大时可以对复杂背景进行建模;t为CB更新的次数。CW是一个6元组，其中IHigh和ILow作为更新时的学习上下界，max和min记录当前像素的最大值和最小值。上次更新的时间t_last和陈旧时间stale(记录该CW多久未被访问)用来删除很少使用的CodeWord。

假设当前训练图像I中某一像素为I(x,y)，该像素的CB的更新算法如下，另外记背景阈值的增长判定阈值为Bounds：

(1) CB的访问次数加1；

(2) 遍历CB中的每个CW，如果存在一个CW中的IHigh，ILow满足ILow≤I(x,y)≤IHigh，则转(4)；

(3) 创建一个新的码字CWnew加入到CB中, CWnew的max与min都赋值为I(x,y)，IHigh <- I(x,y) + Bounds，ILow <- I(x,y) – Bounds，并且转(6)；

(4) 更新该码字的t_last，若当前像素值I(x,y)大于该码字的max，则max <- I(x,y)，若I(x,y)小于该码字的min，则min <- I(x,y)；

(5) 更新该码字的学习上下界，以增加背景模型对于复杂背景的适应能力，具体做法是：若IHigh < I(x,y) + Bounds，则IHigh 增长1，若ILow > I(x,y) – Bounds，则ILow减少1；

(6) 更新CB中每个CW的stale。

使用已建立好的CB进行运动目标检测的方法很简单，记判断前景的范围上下界为minMod和maxMod，对于当前待检测图像上的某一像素I(x,y)，遍历它对应像素背景模型CB中的每一个码字CW，若存在一个CW，使得I(x,y) < max + maxMod并且I(x,y) > min – minMod，则I(x,y)被判断为背景，否则被判断为前景。

在实际使用CodeBook进行运动检测时，除了要隔一定的时间对CB进行更新的同时，需要对CB进行一个时间滤波，目的是去除很少被访问到的CW，其方法是访问每个CW的stale，若stale大于一个阈值（通常设置为总更新次数的一半），移除该CW。

综上所述，CodeBook算法检测运动目标的流程如下：

(1) 选择一帧到多帧使用更新算法建立CodeBook背景模型；

(2) 按上面所述方法检测前景（运动目标）；

(3) 间隔一定时间使用更新算法更新CodeBook模型，并对CodeBook进行时间滤波；

(4) 若检测继续，转(2)，否则结束。

还有几篇经典的文章上网可以搜到。

在opencv 中文官网上（）有一段貌似调试过的代码，

但自己在vs2008平台在调试这段程序出现几个问题。 

首先是函数中i未定义，这可能在vc06平台下可以运行，但在vs2008不可以。

把这个错误改正后，做了下试验，结果还是问题。TcodeBook[j].numEntries都为1，这显然不对。另外，帖子中lz说这段程序是实时更新的背景模型，个人不认同。

最简单的判断方法是，帖子中的程序做实验结果很差，lz应该没有做过实验。

二、实验

1、修改后的代码，没有实时更新，个人对codebook实时更新的原理不了解。