github：https://github.com/MichaelBeechan

CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545

===============================================================

* File: opticalFlow.cpp
* Brief: LK光流法做運動目標檢測

#include "stdafx.h" #include <opencv2/video/video.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include <cstdio>using namespace std; using namespace cv;void tracking(Mat &frame, Mat &output); bool addNewPoints(); bool acceptTrackedPoint(int i);//-----------------------------------【全局變量聲明】----------------------------------------- // 描述：聲明全局變量 //------------------------------------------------------------------------------------------------- string window_name = "optical flow tracking"; Mat gray; Mat gray_prev; vector<Point2f> points[2]; vector<Point2f> initial; vector<Point2f> features; // 檢測的特征 int maxCount = 500; // 檢測的最大特征數 double qLevel = 0.01; // 特征檢測的等級 double minDist = 10.0; // 兩特征點之間的最小距離 vector<uchar> status; // 跟蹤特征的狀態，特征的流發現為1，否則為0 vector<float> err;//-----------------------------------【main( )函數】-------------------------------------------- // 描述：控制臺應用程序的入口函數，我們的程序從這里開始 //------------------------------------------------------------------------------------------------- int main() {Mat frame; Mat result;VideoCapture capture("video1.avi");help(); if(capture.isOpened()) // 攝像頭讀取文件開關 { while(true) { capture >> frame;if(!frame.empty()) {? tracking(frame, result); } else {? printf(" --(!) No captured frame -- Break!"); break; }int c = waitKey(50); if( (char)c == 27 ) { break;? }? } } return 0; }//------------------------------------------------------------------------------------------------- // function: tracking // brief: 跟蹤 // parameter: frame 輸入的視頻幀 // ?output 有跟蹤結果的視頻幀 // return: void //------------------------------------------------------------------------------------------------- void tracking(Mat &frame, Mat &output) {//此句代碼的OpenCV3版為： cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); //此句代碼的OpenCV2版為： //cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);frame.copyTo(output);// 添加特征點 if (addNewPoints()) { goodFeaturesToTrack(gray, features, maxCount, qLevel, minDist); points[0].insert(points[0].end(), features.begin(), features.end()); initial.insert(initial.end(), features.begin(), features.end()); }if (gray_prev.empty()) { gray.copyTo(gray_prev); } // l-k光流法運動估計 calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray, points[0], points[1], status, err); // 去掉一些不好的特征點 int k = 0; for (size_t i=0; i<points[1].size(); i++) { if (acceptTrackedPoint(i)) { initial[k] = initial[i]; points[1][k++] = points[1][i]; } } points[1].resize(k); initial.resize(k); // 顯示特征點和運動軌跡 for (size_t i=0; i<points[1].size(); i++) { line(output, initial[i], points[1][i], Scalar(0, 0, 255)); circle(output, points[1][i], 3, Scalar(0, 255, 0), -1); }// 把當前跟蹤結果作為下一此參考 swap(points[1], points[0]); swap(gray_prev, gray);imshow(window_name, output); }//------------------------------------------------------------------------------------------------- // function: addNewPoints // brief: 檢測新點是否應該被添加 // parameter: // return: 是否被添加標志 //------------------------------------------------------------------------------------------------- bool addNewPoints() { return points[0].size() <= 10; }//------------------------------------------------------------------------------------------------- // function: acceptTrackedPoint // brief: 決定哪些跟蹤點被接受 // parameter: // return: //------------------------------------------------------------------------------------------------- bool acceptTrackedPoint(int i) { return status[i] && ((abs(points[0][i].x - points[1][i].x) + abs(points[0][i].y - points[1][i].y)) > 2); }

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的光流 | OpenCV3实现LK Optical Flow（代码类）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。