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光流估计是一种用于检测图像序列中像素点运动的技术。它基于这样的假设#xff1a;在连续的视频帧之间#xff0c;一个物体的移动会导致像素强度的连续性变化。通过分析这些变化#xff0c;光流方法可以估计每个像素点的运动速度和方向。
光流估计通常用于多种应…光流估计
光流估计是一种用于检测图像序列中像素点运动的技术。它基于这样的假设在连续的视频帧之间一个物体的移动会导致像素强度的连续性变化。通过分析这些变化光流方法可以估计每个像素点的运动速度和方向。
光流估计通常用于多种应用包括
运动检测在视频监控中识别移动物体。场景重建帮助理解三维场景的结构。视频压缩通过预测帧间的移动减少需要存储的数据量。增强现实实时跟踪现实世界中的对象和场景。
实现光流估计的方法有很多包括基于梯度的方法如Lucas-Kanade方法和基于匹配的方法如块匹配。这些方法各有优缺点选择哪种方法取决于应用的具体需求和可用的计算资源。 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”根据各个像素点的速度矢量特征可以对图像进行动态分析例如目标跟踪。
特点 亮度恒定同一点随着时间的变化其亮度不会发生改变。 小运动随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。 空间一致一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点且邻近点速度一致。因为光流法基本方程约束只有一个而要求xy方向的速度有两个未知变量。所以需要连立n多个方程求解。
cv2.calcOpticalFlowPyrLK():
参数 prevImage 前一帧图像 nextImage 当前帧图像 prevPts 待跟踪的特征点向量 winSize 搜索窗口的大小 maxLevel 最大的金字塔层数
返回 nextPts 输出跟踪特征点向量 status 特征点是否找到找到的状态为1未找到的状态为0
import numpy as np
import cv2cap cv2.VideoCapture(test.avi)# 角点检测所需参数
feature_params dict( maxCorners 100,qualityLevel 0.3,minDistance 7)# lucas kanade参数
lk_params dict( winSize (15,15),maxLevel 2)# 随机颜色条
color np.random.randint(0,255,(100,3))# 拿到第一帧图像
ret, old_frame cap.read()
old_gray cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 返回所有检测特征点需要输入图像角点最大数量效率品质因子特征值越大的越好来筛选
# 距离相当于这区间有比这个角点强的就不要这个弱的了
p0 cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask None, **feature_params)# 创建一个mask
mask np.zeros_like(old_frame)while(True):ret,frame cap.read()frame_gray cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 需要传入前一帧和当前图像以及前一帧检测到的角点p1, st, err cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)# st1表示good_new p1[st1]good_old p0[st1]# 绘制轨迹for i,(new,old) in enumerate(zip(good_new,good_old)):a,b new.ravel().astype(int)c,d old.ravel().astype(int)mask cv2.line(mask, (a,b),(c,d), color[i].tolist(), 2)frame cv2.circle(frame,(a,b),5,color[i].tolist(),-1)img cv2.add(frame,mask)cv2.imshow(frame,img)k cv2.waitKey(150) 0xffif k 27:break# 更新old_gray frame_gray.copy()p0 good_new.reshape(-1,1,2)cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
