opencv學習筆記四十一 稀疏光流跟蹤

2021-08-28 04:29:21 字數 722 閱讀 9991

lucas-kanada光流假設:

場景中物體被跟蹤的部分的亮度不變;

相鄰幀之間的運動較小;

相鄰的點保持相鄰。

lk演算法只需要每個感興趣點周圍小視窗的區域性資訊,但是較大的運動會將點移除這個小視窗,從而造成演算法無法再找到這些點。金字塔的lk演算法可以解決這個問題,即從金字塔的最高層(細節最少)開始向金字塔的最低層(豐富的細節)進行跟蹤。跟蹤影象金字塔允許小視窗部或較大的運動。

在開始跟蹤前,首先要在初始幀中檢測特徵點,之後在下一幀中嘗試跟蹤這些點。你必須找到新的影象幀中這些點的位置,因此,你必須在特徵點的先前位置附近進行搜尋,以找到下一幀中它的新位置。這正是cv::calcopticalflowpyrlk函式所實現的工作。你輸入兩個連續的影象幀以及第一幅影象中檢測到的特徵點陣列,該函式將返回一組新的特徵點為位置。為了跟蹤完整的序列,你需要在幀與幀之間重複這個過程,不可避免地你也會丟失其中一些點,於是被跟蹤的特徵點數目會減少。為了解決這個問題,我們可以不時地檢測新的特徵值。

calcopticalflowpyrlk( inputarray previmg, inputarray nextimg,

inputarray prevpts, inputoutputarray nextpts,

outputarray status, outputarray err,

size winsize = size(21,21), int maxlevel

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