光流的基本原理

2024-02-13 19:34:31

OpenCV 教程 24 - 光流

在计算机视觉中，光流是一个场景中物体运动的向量场。它对于许多应用至关重要，例如：

视频跟踪
运动分析
物体检测

在本教程中，我们将介绍光流的概念，并展示如何使用 OpenCV 中的 Lucas-Kanade 方法对其进行计算。

光流是指一幅图像中相邻帧之间像素亮度随时间的变化。它可以通过以下方程表示：

I(x, y, t) = I(x + u, y + v, t + 1)

其中：

I(x, y, t) 是时间 t 时图像 I 中像素 (x, y) 的亮度
u 和 v 是沿 x 和 y 轴的位移

Lucas-Kanade 方法是一种光流计算的迭代算法。它以一组特征点为输入，并通过以下步骤对其进行跟踪：

为每个特征点计算一个梯度向量。
使用梯度向量和光流方程构建一个线性方程组。
求解线性方程组，得到特征点的位移。

OpenCV 中的 cv.calcOpticalFlowPyrLK() 函数可以用来使用 Lucas-Kanade 方法计算光流。该函数需要以下参数：

前一帧的图像
当前帧的图像
前一帧的特征点
用于计算光流的金字塔层数
用于计算光流的窗口大小
最大迭代次数
终止准则

下面的 Python 代码演示了如何使用 OpenCV 计算光流：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 设置特征点检测器
detector = cv2.FeatureDetector_create('SURF')

# 设置特征点符
descriptor = cv2.DescriptorExtractor_create('SURF')

# 设置光流跟踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()

# 初始化特征点
prev_frame = cap.read()[1]
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
features = detector.detect(prev_gray)

# 设置跟踪区域
for feature in features:
    tracker.init(prev_frame, feature)

# 循环处理每一帧
while True:
    frame = cap.read()[1]
    if frame is None:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 跟踪特征点
    ok, new_features = tracker.update(frame)

    # 绘制特征点
    for i, feature in enumerate(new_features):
        if ok[i]:
            cv2.circle(frame, (int(feature[0][0]), int(feature[0][1])), 5, (0, 255, 0), -1)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉器
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()