使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法，混合高斯模型分布概率是K个高斯分布的和，每个高斯分布有属于自己的 μμ 和 σσ 参数，以及对应的权重参数，权重值必须为正数，所有权重的和必须等于1，以确保公式给出数值是合理的概率密度值。回到原算法，它的一个特点是它为每一个像素选择一个合适数目的高斯分布。基于高斯模型的期望和标准差来判断混合高斯模型模型中的哪个高斯模型更有可能对应这个像素点，如果不符合就会被判定为前景。识别源图像中的人像使用形态学填充分割出来的前景通过开操作去掉前景图像数组中的噪点，然后重复进行膨胀，填充前景轮廓。
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