OpenCVベースの背景差分ライブラリ『BGSLibrary』

割と有名らしいOpenCVベースの背景差分(Background Subtraction)のライブラリ「BGSLibrary」。
頻繁に更新されており、現在は43の背景差分アルゴリズムが実装されいてるらしい。
GPLv3ライセンスなので商用利用できなくはないけど、配布する際にはソースコードも開示する必要がある。まあ、勉強・研究用のライブラリと思った方が良いですね。

BGSLibrary

Andrews Sobralが開発したBGSLibraryは、動画の前景と背景を分離するための使いやすいOpenCVベースのC++フレームワークを提供します。
BGSLibraryはOpenCV 2.x,3.x, 4.xと互換性があり、Windows、Linux、Mac OS Xでコンパイルできます。現在、このライブラリには43のアルゴリズムが実装されています。
ソースコードはGNU GPLv3ライセンスの下で利用でき、学術目的ならこのライブラリを無料かつオープンソースで利用できます。

ソースコードはGitHubで配布されている。(以前はGoogle Codeだった)
https://github.com/andrewssobral/bgslibrary

手軽に試せるDocker imagesもあるんですね。C++からの利用例を見てみると、OpenCVのcv::Matをそのまま渡せば良いようだ。

利用できるアルゴリズム一覧を見ると、個々のアルゴリズムごとにライセンスが違うっぽいですね。

BGSLibraryを商用のアプリケーションで使用できますか？

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• BGSLibraryには、商用・その他の目的に無料で利用できるアルゴリズムもあります。まずは利用したい背景差分手法の著者に連絡し、彼らと適切なライセンスを確認してください。さらに詳しい情報は、こちらを参照してください。：GPLv3ソフトウェアを商用アプリケーションの一部として使用できますか？

利用できるアルゴリズム一覧

Type	アルゴリズムの名称 (クリックでソースコードを参照)	著者	貢献者	ライセンス
Basic:
	Static Frame Difference	–	–	Free
	Frame Difference	–	–	Free
	Weighted Moving Mean	–	–	Free
	Weighted Moving Variance	–	–	Free
	Adaptive Background Learning	–	–	Free
	Adaptive-Selective Background Learning	–	–	Free
	Temporal Mean	–	1	GPLv3
	Adaptive Median	McFarlane and Schofield (1995)	1	GPLv3
	Temporal Median	Cucchiara et al. (2003) and Calderara et al. (2006)	1	GPLv3
	Sigma-Delta	Manzanera and Richefeu (2004)	11	GPLv3
Fuzzy:
	Fuzzy Sugeno Integral	Hongxun Zhang and De Xu (2006)	2	GPLv3
	Fuzzy Choquet Integral	Baf et al. (2008)	2	GPLv3
	Fuzzy Gaussian	Wren (1997) with Sigari et al. (2008) approach	3	GPLv2
Single gaussian:
	Gaussian Average	Wren (1997)	1	GPLv3
	Simple Gaussian	Benezeth et al. (2008)	3	GPLv2
Multiple gaussians:
	Gaussian Mixture Model (GMM or MoG)	Stauffer and Grimson (1999)	1	GPLv3
	Gaussian Mixture Model (GMM or MoG)	KadewTraKuPong and Bowden (2001)	0	BSD
	Gaussian Mixture Model (GMM or MoG)	Zivkovic (2004)	0	BSD
	Gaussian Mixture Model (GMM or MoG)	Zivkovic (2004)	1	GPLv3
	Gaussian Mixture Model (GMM or MoG)	Laurence Bender implementation (GMM with Mahalanobis distance) (related paper)	3	GPLv2
Type-2 Fuzzy:
	Type-2 Fuzzy GMM-UM	Baf et al. (2008)	2	GPLv3
	Type-2 Fuzzy GMM-UV	Baf et al. (2008)	2	GPLv3
	Type-2 Fuzzy GMM-UM with MRF	Zhao et al. (2012)	2	GPLv3
	Type-2 Fuzzy GMM-UV with MRF	Zhao et al. (2012)	2	GPLv3
Multiple features:
	Texture BGS	Heikkila et al. (2006)	1	GPLv3
	Texture-Based Foreground Detection with MRF	Csaba Kertész (2011)	8	GPLv3
	Multi-Layer BGS	Jian Yao and Jean-Marc Odobez (2007)	4	BSD
	MultiCue BGS	SeungJong Noh and Moongu Jeon (2012)	10	GPLv3
	SuBSENSE	Pierre-Luc et al. (2014)	12	GPLv3
	LOBSTER	Pierre-Luc and Guillaume-Alexandre (2014)	12	GPLv3
Non-parametric:
	GMG	Godbehere et al. (2012)	0	BSD
	VuMeter	Goyat et al. (2006)	6	GPLv3
	KDE	Elgammal et al. (2000)	7	GPLv3
	IMBS	Domenico Bloisi and Luca Iocchi (2012)	9	GPLv3
(only in opencv3 branch)	KNN Background Subtractor	Zoran Zivkovic and Ferdinand van der Heijden	0	BSD
Subspace:
	Eigenbackground / SL-PCA	Oliver et al. (2000)	1	GPLv3
Neural and neuro-fuzzy:
	Adaptive SOM	Maddalena and Petrosino (2008)	3	GPLv3
	Fuzzy Adaptive SOM	Maddalena and Petrosino (2010)	3	GPLv3

_注釈:

• _{(0) native from OpenCV.}
• _{(1) thanks to Donovan Parks.}
• _{(2) thanks to Thierry Bouwmans, Fida EL BAF and Zhenjie Zhao.}
• _{(3) thanks to Laurence Bender.}
• _{(4) thanks to Jian Yao and Jean-Marc Odobez.}
• _{(5) thanks to Martin Hofmann, Philipp Tiefenbacher and Gerhard Rigoll.}
• _{(6) thanks to Lionel Robinault and Antoine Vacavant.}
• _{(7) thanks to Ahmed Elgammal.}
• _{(8) thanks to Csaba Kertész.}
• _{(9) thanks to Domenico Daniele Bloisi.}
• _{(10) thanks to SeungJong Noh.}
• _{(11) thanks to Benjamin Laugraud.}
• _{(12) thanks to Pierre-Luc St-Charles.}

ライブラリのパッケージ図みたいなのもありますね。

ライブラリのアーキテクチャ