BackgroundSubtractorCNT 的安装和配置教程
项目基础介绍
BackgroundSubtractorCNT 是一个用于背景减除的开源项目,它是 OpenCV 中背景减除解决方案的替代品。这个项目提供了比 OpenCV 中其他任何背景减除方法都要快的处理速度,尤其适合在低规格硬件上使用。它采用了一种创新的算法,并与 MOG2 方法进行了比较,结果显示其速度远超 MOG2。BackgroundSubtractorCNT 已经集成到最新的 OpenCV 版本中,因此用户无需单独安装。
主要编程语言
该项目主要使用 C++ 编写,同时也包含了 Python 绑定。
项目使用的关键技术和框架
BackgroundSubtractorCNT 使用了一种名为 CNT 的新算法进行背景减除,该算法优化了处理速度,使其在处理视频流时更加高效。项目依赖于 OpenCV 框架,并可以使用 SWIG 工具生成 Python 绑定,以便在 Python 环境中使用。
准备工作
在开始安装 BackgroundSubtractorCNT 之前,您需要确保以下准备工作已经完成:
- 安装 CMake,这是一个跨平台安装(编译)工具,用于生成特定平台的 Makefile。
- 安装 Git,用于从 GitHub 下载源代码。
- 如果您打算在 Python 中使用 BackgroundSubtractorCNT,还需要安装 SWIG 和对应版本的 Python 编译器。
安装步骤
克隆项目源代码
首先,您需要从 GitHub 克隆 BackgroundSubtractorCNT 的源代码:
git clone https://github.com/sagi-z/BackgroundSubtractorCNT.git
创建构建目录
在源代码目录中创建一个构建目录并切换到该目录下:
cd BackgroundSubtractorCNT
mkdir build
cd build
配置项目
使用 CMake 配置项目。以下命令将默认创建一个发布版本的静态库,不包含 C++ 演示和 Python 扩展:
cmake ..
如果您需要更改默认设置,例如启用测试、创建共享库或启用 Python 扩展,可以使用以下命令:
cmake -DBUILD_TEST=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DPYTHON_EXTENSION=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG ..
编译项目
配置完成后,使用以下命令编译项目:
make
安装项目
编译成功后,可以使用以下命令将项目安装到系统中:
sudo make install
如果您希望以更干净的方式安装,可以使用 CPack 创建一个 Debian 包,然后使用 dpkg 进行安装:
cpack -G DEB
sudo dpkg -i ./bgsubcnt-1.1.3-Linux.deb
以上就是 BackgroundSubtractorCNT 的安装和配置指南。安装完成后,您就可以在 C++ 或 Python 项目中使用这个库来进行高效的背景减除了。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00