背景提取算法：LaBGen-P环境配置

0. 为什么会找到这个算法？

• https://www.astro.caltech.edu/~dmawet/meetings/vandroogenbroeck2016backgro.pdf 2016,08 中看到了比赛：有一个IEEE的场景背景建模的比赛 http://pione.dinf.usherbrooke.ca/sbmc2016/。 SBMC2016
• 这个SBMC2016的数据集比ChangeDetection的数据集要多一些。
• 看到Temporal median filter的得分这么高？研究一下时域中值滤波是个啥算法呢？
• 看到LaBGen算法中是有用时域中值滤波的 Marc Van Droogenbroeck的会议PPT阅读 背景提取和背景生成 希望把LaBGen算法拉下来看一下源码
• http://www.benlaug.net/ 算法的原作者为Benjamin Laugraud的网站。是 Pr. Marc Van Droogenbroeck的硕士生和博士生，且2020年博士毕业，现在在做博士后，2018年在 Pr. Thierry Bouwmans的实验室做过研究的。
• 其博士论文下载地址：https://orbi.uliege.be/handle/2268/242075
• LaBGen算法及其变体的下载地址：https://github.com/benlaug/labgen-p    http://pione.dinf.usherbrooke.ca/

temporal median filter的论文中关于中值滤波的说明部分。

---

1. LaBGen算法的环境配置

The program implementing the method has been developed in C++11 and is distributed under the GPLv3 license. In order to compile it, you need a modern C++ compiler, a copy of the Boost library, a copy of the OpenCV library, and the CMake build automation tool. On UNIX-like environments, the program can be compiled as follows, considering that your terminal is in the source code directory:

需要Boost库，OpenCV库。

安装教程：2019安装Boost教程

boost库的安装和使用

2. 存在的一些小Bug

• 我使用的opencv2.4.11版本，需要改成CV_MAJOR_VERSION
• 少了一个命名空间