image-processing / sbsm

English README

SBSM (Statistical Background Subtraction Model) を CUDA で実行するサンプルです。 実装本体は sbsm フォルダ配下にあります。

デモ結果

使用した入力画像:

• readme-images/sample.png

生成された出力画像:

• readme-images/sbsm_gpu.jpg

入力画像

出力画像

見どころ

• 赤色オーバーレイが前景候補の画素です。
• 背景として扱われる領域は元画像に近い見た目のまま残ります。
• ノイズが多い夜間シーンでも、変化領域を強調できることが確認できます。

主要ファイル

• メインスクリプト: sbsm/src/cuda_sbsm.py
• 入力画像: sbsm/data/input/
• 出力画像: sbsm/data/output/
• 背景ヒストグラム: sbsm/data/hist_xy.npy

実行方法 (Podman Compose)

1. sbsm ディレクトリへ移動

cd sbsm

2. 開発用コンテナをビルド

podman-compose -f docker-compose.dev.yml build

3. 対話実行

podman-compose -f docker-compose.dev.yml run --rm sbsm bash
python3 src/cuda_sbsm.py

GPU 確認

sbsm 配下で次を実行:

podman-compose -f docker-compose.dev.yml run --rm sbsm bash -lc "nvidia-smi -L && python3 -c 'from numba import cuda; print(cuda.is_available())'"

期待値:

• nvidia-smi -L で GPU 名が表示される
• cuda.is_available() が True になる

補足

• cuda_sbsm.py は既定で sbsm/data/hist_xy.npy を読み込みます。
• 背景フレームからヒストグラムを再生成するコードはファイル内にありますが、現状コメントアウトされています。