以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法），真题效果比较好，可以用来进行状态分析。

 原理如下：

1. 背景建模：在背景分割的开始阶段，建立背景模型。

2. 前景检测：对于每个新的视频帧中的像素，KNN背景分割器会将其与背景模型进行比较。通过计算像素与背景模型中最近的K个像素的距离（一般使用欧氏距离或其他距离度量），来对该像素进行分类。如果该像素与背景模型中的K个最近像素差异较大，则被标记为前景像素。

3. 更新背景模型：对于被分类为背景的像素，它们有可能属于静态背景，因此会被用于更新背景模型。这种动态的背景建模可以适应背景中的变化，比如光照变化或背景目标的移动。

4. 学习率（Learning Rate）：KNN背景分割器中的学习率参数用于控制背景模型的更新速度。较高的学习率会导致背景模型更快地适应新的像素，但可能会增加背景模型的噪声。较低的学习率会导致背景模型更新缓慢，但可能更稳定。

#include<opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	VideoCapture video = VideoCapture("vtest.avi");
 
	Mat frame, bgMask_KNN, background;
 
	Ptr<BackgroundSubtractor> ptrKNN = createBackgroundSubtractorKNN();
 
	while (video.read(frame))
	{
		imshow("test", frame);
 
		ptrKNN->apply(frame, bgMask_KNN);
 
		imshow("background_mask_by_KNN", bgMask_KNN);
 
		char c = waitKey(30);
		if (c == 27)break;
	}
 
	video.release();
	cv::destroyWindow("video");
	return 0;
}