背景减法是计算机视觉领域中一种常见的视频处理技术，用于检测场景中的动态对象，即从连续的视频帧中提取出运动目标。在这个项目中，我们将深入探讨如何利用OpenCV库在C++环境中实现这一算法。背景模型是静态场景的表示，包含没有移动物体时的画面。基本思路是将每一帧与背景模型比较，找出差异，从而识别运动物体。OpenCV提供多种背景减法算法，其中一种是“代码本”方法，通过学习每个像素点的高斯分布来构建背景模型。实现步骤包括初始化、模型更新、前景检测、阈值处理和连接组件等。在'Background-Substraction-Using-Codebook-master'项目中，主程序文件main.cpp调用OpenCV函数执行背景减法，codebook.cpp和codebook.h实现混合高斯模型的代码，utils.cpp和utils.h提供图像读取、显示和保存等操作。背景减法广泛应用于安全监控、自动驾驶、行人检测等领域，利用OpenCV能够方便地集成这些功能，实现高效、精确的视频分析。