初始背景图像的获得对于目标检测的准确度以及背景图像的更新都起着至关重要的作用。传统的背景初始化方法需要在初始化期间不能出现运动目标，但在实际应用中无法保证初始化过程中目标不进入背景。本文对现有的均值滤波背景初始化方法进行改进，提出了一种有效的背景初始化算法，其主要步骤如下：
步骤1 建立一个视频流滑窗用来缓存前L帧视频图像。
步骤2 将图像的颜色值的变化范围0~255划分为n个区间：[0，N]，[N，2N]，…，（[ n－1）N，255]，N=255/n。
步骤3 对于每个像素点的每一个颜色通道，先统计滑窗时间里每个区间内颜色分量值在 L 帧视频图像中出现的次数，然后计算出现次数最多的区间内所有值的平均值，并用它来作为背景模型在该点的颜色值。
这部分编程要怎么实现呢？多谢大神
