OpenCV中背景建模方法mog2

       GMM是网上到处可见且用得最多的背景建模算法，论文上很多相关概率公式，又看了很多博客对于GMM的解释，直到现在还总是觉得很难理解其中的真谛，从各方面整理一下目前自己所理解的内容，如果有理解偏差，欢迎指正。

        Mog2用的是自适应的高斯混合模型（Adaptive GMM，Gaussian Mixture Model），在OpenCV中开源了的几种背景提取算法MOG，MOG2，GMG的测试程序结果中，MOG2确实在前景连续性及运算时间上都脱颖而出，后面会给出比较结果。下面就结合OpenCV2.4.9的mog2源码和源码文档中指出的04年Zoran Zivkovic的三篇论文，简要串一串GMM的理论基础，MOG2的大致原理，在代码实现上的结构及MOG2 API的用法。

        在监控系统中，拍摄背景通常是变化较少的固定场景。通常我们假定没有入侵物体的静态场景具有一些常规特性，可以用一个统计模型描述。GMM就是用高斯模型，而且是多个高斯模型的加权和混合在一起来模拟背景的特性。这样一旦已知这个背景模型，入侵物体就能通过标出场景图像中不符合这一背景模型的部分来检测到。这一过程被称为背景减除（Backgroundsubtraction）