慈溪做网站公司,网络营销视频,佛山新网站制作公司,上海到北京高铁多少钱操作系统#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言#xff1a;C11
算法描述
用于计算稀疏光流的类。
该类可以使用带有金字塔的迭代 Lucas-Kanade 方法来计算稀疏特征集的光流 cv::SparsePyrLKOpticalFlow 类是 OpenCV 库… 操作系统ubuntu22.04 OpenCV版本OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言C11
算法描述
用于计算稀疏光流的类。
该类可以使用带有金字塔的迭代 Lucas-Kanade 方法来计算稀疏特征集的光流 cv::SparsePyrLKOpticalFlow 类是 OpenCV 库中的一个类用于实现基于金字塔的 Lucas-Kanade 算法来进行稀疏光流计算。这个类特别适合用来跟踪图像序列中的特征点比如在视频中跟踪物体的关键点。
主要特点
稀疏光流只计算选定特征点的运动。金字塔结构通过多尺度金字塔来提高跟踪的鲁棒性和准确性。Lucas-Kanade 算法使用 Lucas-Kanade 方法来计算特征点的位移。
成员函数
构造函数创建 cv::SparsePyrLKOpticalFlow 对象。setMaxLevel(int maxLevel)设置金字塔的最大层数。setWinSize(cv::Size winSize)设置用于计算光流的窗口大小。calc(const cv::Mat prevImg, const cv::Mat nextImg, const cv::InputArray prevPts, cv::OutputArray nextPts, cv::OutputArray status, cv::OutputArray err)计算光流并返回新的特征点位置以及状态和误差。
代码示例 #include iostream
#include opencv2/opencv.hppint main()
{// 加载两个图像帧cv::Mat prevImg cv::imread( /media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg, cv::IMREAD_GRAYSCALE );cv::Mat nextImg cv::imread( /media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg, cv::IMREAD_GRAYSCALE );if ( !prevImg.data || !nextImg.data ){std::cout Error loading images std::endl;return -1;}// 检测特征点std::vector cv::Point2f prevPts;std::vector cv::Point2f nextPts;std::vector uchar status;std::vector float err;// 检测特征点例如使用 Shi-Tomasi 角点检测std::vector cv::Point2f corners;cv::goodFeaturesToTrack( prevImg, corners, 100, 0.01, 10, cv::Mat() );// 创建 SparsePyrLKOpticalFlow 对象cv::Ptr cv::SparsePyrLKOpticalFlow lk cv::SparsePyrLKOpticalFlow::create();// 设置参数lk-setMaxLevel( 2 );lk-setWinSize( cv::Size( 15, 15 ) );// 计算光流lk-calc( prevImg, nextImg, corners, nextPts, status, err );// 可视化结果cv::Mat outImg cv::Mat::zeros( prevImg.size(), CV_8UC3 );for ( size_t i 0; i corners.size(); i ){if ( status[ i ] ){cv::circle( outImg, corners[ i ], 5, cv::Scalar( 0, 255, 0 ), -1 );cv::line( outImg, corners[ i ], nextPts[ i ], cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 2 );}}// 显示结果cv::imshow( Sparse Optical Flow, outImg );cv::waitKey( 0 );return 0;
}运行结果
