Lucas-Kanade optical flow in opencv 所有这些在一个函数中提供:cv.calcOpticalFlowPyrLK(). 这里我们创建了在视频中跟踪几个点的简单应用. 我们使用cv.goodFeatureToTrack()选取跟踪点. 我们选择第一帧, 在其中提取一些托马斯角点, 然后使用Lucas-Kanade光流迭代地跟踪这些点. 对于函数cv.calcOpticalFlowPyrLK()...
(2)cv2.OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW:如果设置了这个标志,那么函数会使用nextPts参数中的点作为初始近似值,然后进行优化。否则,它会直接使用prevPts参数中的点作为初始值。 (3)cv2.OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS:如果设置了这个标志,那么函数会计算每个点的最小特征值并将它们存储在err参数中。 0,cv2.OPTFLOW_USE...
Haar特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法,用于识别图像中的特定目标。该算法基于Haar-like特征模板,通过训练分类器来实现目标的检测和定位。Haar特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以Haar特征分类器为中心,为你介绍使用OpenCV进行目标检测的基本原理、步骤和实例。 😃😄 ️ ️ ...
OpenCV中的函数calcOpticalFlowPyrLK实现算法。在calcOpticalFlowPyrLK中,LK代表Lucas- Kanade,而Pyr代表金字塔。计算机视觉中的图像金字塔用于处理不同比例(分辨率)的图像。但是由于各种原因,calcOpticalFlowPyrLK可能无法计算所有点的运动。例如,当前帧中的特征点可能被下一帧中的另一个对象遮挡。幸运的是calcOpticalFlow...
voidcv::calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg,// 前一帧图像InputArray nextImg,// 后一帧图像InputArray prevPts,// 前一帧的稀疏光流点InputOutputArray nextPts,// 后一帧光流点OutputArray status,// 输出状态,1 表示正常该点保留,否则丢弃OutputArray err,// 表示错误Size winSize=Size(21,21),//...
下面是一个结合前面的计时器类的示例代码,展示了如何使用OpenCV的cv2.calcOpticalFlowFarneback函数进行图像的光流计算预处理,并通过CPU和GPU实现对比执行速度: import cv2 import time # 图像预处理函数(CPU实现) def preprocess_image_cpu(img): # 在这里进行图像预处理 ...
我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场。 Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流(在我们的示例中为使用Shi-Tomasi算法检测到的角)。OpenCV提供了另一种算法来查找密集的光流。它计算帧中所有点的光通量。它基于Gunner Farneback的算法,在2003年Gunner Farneback的...
4)SimpleFlow ( 5)RLOF ( 6)DeepFlow ( 7)DualTVL1 在这篇文章中,我们将看看其中一些算法的理论方面以及它们在OpenCV中的使用。 5.稀疏光流 Lucas-Kanade算法 Lucas-Kanade方法是计算稀疏特征集光流的常用方法。该方法的主要思想是基于局部运动不变的假设,即附近像素具有相同的位移方向。这个假设有助于求出二元方...
✔️ Opencv中使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()函数计算一个稀疏特征集的光流,使用金字塔中的迭代 Lucas-Kanade 方法。 nextPts,status,err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prevImg, #上一帧图片 nextImg, #当前帧图片 prevPts, #上一帧找到的特征点向量 nextPts #与返回值中的nextPtrs相同 [, status[, err...
使用cv::calcOpticalFlowPyrLK等函数计算稠密或稀疏光流。 支持多种光流计算方法,如Farneback光流法。 视频分析: 提供运动检测、前景分割等视频分析功能。 支持统计视频中对象的运动轨迹和变化情况。 摄像头接口: 支持多种摄像头接口,如USB摄像头、IP摄像头。