背景减除的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常用的图像分割算法，用于将前景和背景分离。

以下是一个使用OpenCV库实现背景减除的高斯混合模型的示例代码：

import cv2

# 创建背景减除器
bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture('input.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # 背景减除
    mask = bg_subtractor.apply(frame)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Mask', mask)
    cv2.imshow('Frame', frame)

    # 按下 q 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()函数创建了一个背景减除器。然后，我们通过video.read()从视频中读取每一帧，并使用bg_subtractor.apply(frame)函数对当前帧进行背景减除。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示结果，并通过按下 'q' 键来退出循环。

请注意，上述示例假设你已经安装了OpenCV库，并且将视频文件命名为'input.mp4'放置在同一目录下。你可以根据实际情况修改代码中的文件路径和名称。

希望这个示例能够帮助你理解背景减除的高斯混合模型的解决方法。