opencv4.6 c++ Horn-Schunck 算法实现
时间: 2023-10-29 07:06:54 浏览: 134
Horn-Schunck算法是基于光流的算法,可以用于计算图像序列中物体的运动。下面是使用OpenCV 4.6和C++实现Horn-Schunck算法的代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取两张图像
Mat img1 = imread("img1.png", 0);
Mat img2 = imread("img2.png", 0);
// 定义光流场的初始值
Mat flow(img1.size(), CV_32FC2, Scalar(0, 0));
// 设置算法的参数
double alpha = 1.0; // 光流场平滑度的权重
int iterations = 50; // 迭代次数
// 计算光流
calcOpticalFlowHS(img1, img2, flow, alpha, Size(8, 8), iterations);
// 可视化光流场
Mat flow_vis;
cvtColor(img1, flow_vis, COLOR_GRAY2BGR);
drawOptFlowMap(flow, flow_vis, 16, Scalar(0, 255, 0));
// 显示结果
imshow("Optical flow", flow_vis);
waitKey(0);
return 0;
}
```
说明:
1. 首先读取两张灰度图像`img1`和`img2`,用于计算光流。
2. 然后定义一个大小和图像一样的光流场`flow`,并将其初始值设为0。
3. 接下来设置算法的参数,包括光流场平滑度的权重`alpha`和迭代次数`iterations`。
4. 最后调用`calcOpticalFlowHS`函数计算光流,将结果可视化后显示在屏幕上。
需要注意的是,Horn-Schunck算法的实现较为复杂,计算速度也较慢,对计算机的硬件性能有一定要求。