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这是一个高斯混合背景/前景分割算法。它使用一个方法通过K高斯分布的混合来给每个背景像素建模(K=3到5)。混合的权重表示那些颜色留在场景中的时间规模。可能的背景颜色是那些留的时间更长更静止的。
写代码时，我们使用函数cv2.createBackgroundSubtractorMOG()创建一个背景对象.它有一些可选的参数，比如历史长度，高斯混合数量，阈值等。它们全都是默认值，然后在视频循环里，使用backgroundsubtractor.apply()方法来得到背景掩图
这也是高斯混合模型的前景/背景分割算法，这个算法的一个重要特点是它为每个像素选择一个合适的高斯分布数。(记住，在上个例子，我们用了一个K高斯分布)它提供了更好的由于光照变化因素导致场景变化的适应性。
在前面的例子里，我们得创建一个背景去除对象，这里，你可以选择是否检测影子。如果detectShadows=True(默认的)，它会检测并标记影子，但是会减低速度，Shadows会被标记成灰色。
1、云计算，典型应用OpenStack。
2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。
3、人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。
4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。
5、金融理财分析，量化交易，金融分析。
6、大数据分析。
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