【问题标题】：OpenCV: Effective way to automatically set NoiseSigma in BackgroundSubtractorMOGOpenCV：在 BackgroundSubtractorMOG 中自动设置 NoiseSigma 的有效方法
【发布时间】：2017-07-10 20:21:30
【问题描述】：
我正在尝试制作一个程序来检测闭路电视录像中的人物，我已经取得了很大进展。不幸的是，视频中的噪音量在不同的相机和一天中的时间之间变化很大，因此对于每个示例视频。这意味着所需的 NoiseSigma 在 1-25 之间变化。
我使用了 fastNlMeansDenoisingColored 函数，这有点帮助，但 NoiseSigma 仍然是个问题。
循环播放一次视频是否有效，并以某种方式了解视频的嘈杂程度并建立噪声与 NoiseSigma 的关系？欢迎任何想法。
【问题讨论】：
标签：
opencv
noise
background-subtraction
【解决方案1】：
我认为如果没有不含任何噪声的参考数据，就无法确定图像（或视频）中的噪声水平。我想到的一件事是记录一些静态场景并测量所有帧之间的差异，然后尝试找到测量值和 NoiseSigma 之间的某种关系（希望是线性的）。如果没有噪音，则帧之间的累积差异将为 0。累积差异我的意思是这样的：
for i=1, i<frames.count(), ++i
{
cumulativeError += sum(abs(frame(i) - frame(i-1)))
}
cumulativeError/=frames.count()
其中 sum 将图像（帧）的所有元素相加以产生标量值。
请记住，我在这里只是遵循我的直觉，这不是我以前见过的方法。