opencv3/C++實現(xiàn)光流點追蹤
更新時間:2019年12月11日 10:22:58 投稿:jingxian
今天小編就為大家分享一篇opencv3/C++實現(xiàn)光流點追蹤,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
光流金字塔
calcOpticalFlowPyrLK()函數(shù)參數(shù)說明:
void calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, //第一個8位輸入圖像或者通過 buildOpticalFlowPyramid()建立的金字塔 InputArray nextImg,//第二個輸入圖像或者和prevImg相同尺寸和類型的金字塔 InputArray prevPts, //二維點向量存儲找到的光流;點坐標(biāo)必須是單精度浮點數(shù) InputOutputArray nextPts,//輸出二維點向量(用單精度浮點坐標(biāo))包括第二幅圖像中計算的輸入特征的新點位置;當(dāng)OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW 標(biāo)志通過,向量必須有和輸入一樣的尺寸。 OutputArray status, //輸出狀態(tài)向量(無符號char);如果相應(yīng)的流特征被發(fā)現(xiàn),向量的每個元素被設(shè)置為1,否則,被置為0. OutputArray err,//輸出錯誤向量;向量的每個元素被設(shè)為相應(yīng)特征的一個錯誤,誤差測量的類型可以在flags參數(shù)中設(shè)置;如果流不被發(fā)現(xiàn)然后錯誤未被定義(使用status(狀態(tài))參數(shù)找到此情形)。 Size winSize = Size(21,21), //在每個金字塔水平搜尋窗口的尺寸。 int maxLevel = 3,//最大金字塔層數(shù); 如果設(shè)置為0,則不使用金字塔(單層),如果設(shè)置為1,則使用兩個層次,依此類推; 如果將金字塔傳遞給輸入,則算法將使用與金字塔一樣多的級別,但不超過maxLevel。 TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01),//指定迭代搜索算法的終止標(biāo)準(zhǔn)(指定的最大迭代次數(shù)criteria.maxCount或搜索窗口移動小于criteria.epsilon) int flags = 0, //操作標(biāo)志 double minEigThreshold = 1e-4 //計算光流方程的2×2標(biāo)準(zhǔn)矩陣的最小特征值除以窗口中的像素數(shù)量;如果這個值小于minEigThreshold,那么一個相應(yīng)的特征被過濾出來,且它的光流不被處理,所以它允許去除壞點提升性能。 );
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; //光流跟蹤 Mat frame, gray, pr_frame, pr_gray; std::vector<Point2f> inPoints; std::vector<Point2f> fpts[2]; void trackFeature(); int main() { VideoCapture capture; capture.open(0); if(!capture.isOpened()) { printf("can not open the camear......\n"); return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); if (fpts[0].size() < 40) { imshow("input", frame); std::vector<Point2f> features; //角點檢測 goodFeaturesToTrack(gray, features, 300, 0.01, 10); fpts[0].insert(fpts[0].end(), features.begin(), features.end()); inPoints.insert(inPoints.end(), features.begin(), features.end()); } else printf("object tracking......\n"); if (pr_gray.empty()) gray.copyTo(pr_gray); trackFeature(); for (int i = 0; i < fpts[0].size(); i++) circle(frame, fpts[0][i], 2, Scalar(0,255,0),2,8,0); gray.copyTo(pr_gray); frame.copyTo(pr_frame); imshow("output", frame); waitKey(1); } waitKey(0); capture.release(); return 0; } void trackFeature() { std::vector<uchar> status; std::vector<float> errors; //計算稀疏特征集的光流 calcOpticalFlowPyrLK(pr_gray, gray, fpts[0], fpts[1], status, errors); int k = 0; for (int i = 0; i < fpts[1].size(); i++) { double dist = abs(fpts[0][i].x-fpts[1][i].x) + abs(fpts[0][i].y-fpts[1][i].y); if (dist > 2 && status[i]) { inPoints[k] = inPoints[i]; fpts[1][k++] = fpts[1][i]; } } inPoints.resize(k); fpts[1].resize(k); //繪制光流軌跡 RNG rng(0); for (int i = 0; i < fpts[0].size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255)); line(frame, inPoints[i], fpts[1][i], color,2); circle(frame, fpts[1][i], 2, Scalar(0,255,255),2); } std::swap(fpts[1], fpts[0]); }
以上這篇opencv3/C++實現(xiàn)光流點追蹤就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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