#include <stdio.h>

#include <cv.h>

#include <cxcore.h>

#include <highgui.h>

#include <cvaux.h>//必须引此头文件

int main( int argc, char** argv )

{ 



	IplImage* pFrame = NULL;   

	IplImage* pFrImg = NULL; 

	IplImage* pBkImg = NULL;   

	IplImage* pBackImg = NULL;

	CvCapture* pCapture = NULL;   

	int nFrmNum = 0;



	CvMat* pBkMat = NULL;

	CvMat* pFrMat =NULL;

	CvMat* pFrameMat = NULL;



	cvNamedWindow("video", 1); 

	cvNamedWindow("background",1); 

	cvNamedWindow("foreground",1);   

	cvMoveWindow("video", 30, 0); 

	cvMoveWindow("background", 360, 0); 

	cvMoveWindow("foreground", 690, 0);

// 	if( argc > 2 )   

// 	{     

// 		fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");     

// 		return -1;   

// 	}





	//打开视频文件 

// 	if(argc == 2)   

// 		if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))     

// 		{   

// 			fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);   

// 			return -2;     

// 		}

		//打开摄像头 

// 		if (argc == 1)   

// 			if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(2)))     

// 			{   

// 				fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");   

// 				return -2;     

// 			}   



	      pCapture = cvCreateCameraCapture(2);

			//初始化高斯混合模型参数

			CvGaussBGModel* bg_model=NULL;



			while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))   

			{     

				nFrmNum++;           

				if(nFrmNum ==1)   

				{    

					pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,3);   

					pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,1);     





					//高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像

					//cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，

					//需要强制转换成CvGaussBGModel*            

					CvGaussBGStatModelParams params;  

					params.win_size = 200;             //Learning rate = 1/win_size;  

					params.bg_threshold = 0.7;         //Threshold  sum of weights for background test  高斯分布权重之和阈值

					params.weight_init = 0.1;          //初始权重

					params.variance_init = 30;         //初始标准差

					params.minArea = 15.f;  

					params.n_gauss = 5; //= K =Number of gaussian in mixture  

					params.std_threshold = 5;  



					bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, &params);

					//cvShowImage("model", pFrame); 

					

				}     

				else

				{    

// 					cvShowImage("video1", pFrame);    

// 				    cvShowImage("background1", pBkImg);    

// 					cvShowImage("foreground1", pFrImg); 

					/*pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,1);*/

					//更新高斯模型

					cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model,0 );

// 					cvShowImage("video1", pFrame);    

// 					cvShowImage("background1", pBkImg);    

// 					cvShowImage("foreground1", pFrImg); 

					//pFrImg为前景图像，只能为单通道

					//pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同

					cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);

					cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);

					/*pBkImg = cvLoadImage("pp.jpg",-1);*/

					//把图像正过来

					/*pBkImg->origin=1;*/

					// pFrImg->origin=1;  // 这个不需要翻转（实验结果得知）

// 					pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height,pFrame->width,CV_32SC3);

// 					pFrMat = cvCreateMat(pFrImg->height,pFrImg->width,CV_32SC1);

// 					cvMatMulAdd(pFrMat,pFrameMat,NULL,pFrImg);

// 					pBackImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->height,pFrame->width),IPL_DEPTH_8U,3);

// 					cvCvtColor(pFrImg,pBackImg,CV_GRAY2BGR);

					cvShowImage("video", pFrame);    

					cvShowImage("background", pBkImg);    

					cvShowImage("foreground", pFrImg);       

					if( cvWaitKey(10) == 27 )      

						break;     

				}     



			}



			//释放高斯模型参数占用内存   

			cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);

			cvDestroyWindow("video"); 

			cvDestroyWindow("background"); 

			cvDestroyWindow("foreground");   

			cvReleaseImage(&pFrImg); 

			cvReleaseImage(&pBkImg);   

			cvReleaseCapture(&pCapture);   

			return 0;

}