opencv calcopticalflowpyrlk 源码在哪

OpenCV的calcOpticalFlowPyrLK函数源码可以在OpenCV的官方源代码中找到。要查找该函数的源码，您可以按照以下步骤操作：

1. 打开您的浏览器，并访问OpenCV官方网站，网址为 https://opencv.org。

2. 在官方网站的顶部菜单中，找到“DOWNLOADS”（下载）选项并点击。

3. 在下载页面中，您可以找到各种版本的OpenCV源代码。根据您的需要，选择适合的版本，并点击下载链接下载源代码。

4. 下载完成后，解压缩源代码压缩包，并进入解压缩后的文件夹。

5. 在源代码文件夹中，导航到路径 "modules/video/src/optflow.cpp"。这是包含calcOpticalFlowPyrLK函数实现的源文件。

6. 打开optflow.cpp文件，您将在文件中找到calcOpticalFlowPyrLK函数的具体实现代码。

注意：源代码文件夹的路径可能因不同的版本而有所改变，但一般情况下，calcOpticalFlowPyrLK函数的实现都会在"video"模块的optflow.cpp文件中。

希望以上信息能够对您寻找calcOpticalFlowPyrLK函数的源代码有所帮助。

相关问题

opencv 光流法 源码解读

OpenCV中的光流法主要是通过计算相邻两帧图像中像素点的运动来实现。具体实现过程如下：

1. 首先，我们需要读取两帧图像，并将它们转换为灰度图像。

2. 接着，我们可以使用cv::calcOpticalFlowPyrLK函数计算相邻两帧图像中的光流向量。该函数的参数包括前一帧图像、后一帧图像、前一帧图像中的特征点、后一帧图像中的特征点以及一些其他参数。

3. 计算出光流向量后，我们可以将其可视化，以便更好地理解运动情况。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取两帧图像
frame1 = cv.imread('frame1.jpg')
frame2 = cv.imread('frame2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv.cvtColor(frame1, cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv.cvtColor(frame2, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
                 maxLevel=2,
                 criteria=(cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# 计算光流向量
p0 = cv.goodFeaturesToTrack(gray1, mask=None, **feature_params)
p1, st, err = cv.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p0, None, **lk_params)

# 可视化光流向量
mask = np.zeros_like(frame1)
for i, (new, old) in enumerate(zip(p1, p0)):
    a, b = new.ravel()
    c, d = old.ravel()
    mask = cv.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2)
    frame2 = cv.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1)
img = cv.add(frame2, mask)

# 显示结果
cv.imshow('frame', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

calcOpticalFlowPyrLK（）的源码

OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数是用于计算光流的函数，其源码如下：

void cv::calcOpticalFlowPyrLK(
    InputArray prevImg, 
    InputArray nextImg,
    InputArray prevPts,
    InputOutputArray nextPts,
    OutputArray status,
    OutputArray err,
    Size winSize,
    int maxLevel, 
    TermCriteria criteria, 
    int flags, 
    double minEigThreshold)
{
    // 检查输入输出参数是否合法 
    CV_INSTRUMENT_REGION()

    CV_Assert(prevImg.depth() == CV_8U || prevImg.depth() == CV_16U || prevImg.depth() == CV_32F);
    CV_Assert(prevImg.size() == nextImg.size() && prevImg.type() == nextImg.type());

    CV_Assert(prevPts.isContinuous() && prevPts.type() == CV_32FC2 && prevPts.rows() == 1);
    CV_Assert(nextPts.isContinuous() && nextPts.type() == prevPts.type() && nextPts.size() == prevPts.size());

    // 初始化变量
    std::vector<Point2f> prevPtsVec, nextPtsVec;
    prevPts.getMat().convertTo(prevPtsVec, CV_32F);
    nextPts.getMatRef().convertTo(nextPtsVec, CV_32F);

    std::vector<unsigned char> statusVec;
    if (status.needed())
    {
        status.create((int)prevPtsVec.size(), 1, CV_8U, -1, true);
        status.getMatRef().setTo(Scalar::all(0));
        statusVec.resize(prevPtsVec.size());
    }

    std::vector<float> errVec;
    if (err.needed())
    {
        err.create((int)prevPtsVec.size(), 1, CV_32F, -1, true);
        errVec.resize(prevPtsVec.size());
    }

    // 调用光流计算函数
    calcOpticalFlowPyrLK(
        prevImg, nextImg, prevPtsVec, nextPtsVec, 
        statusVec, errVec, winSize, maxLevel, criteria, flags, minEigThreshold);

    // 将输出结果拷贝到输出参数中
    std::copy(nextPtsVec.begin(), nextPtsVec.end(), (Point2f*)nextPts.getMat().data);
    if (status.needed())
    {
        std::copy(statusVec.begin(), statusVec.end(), status.getMat().data);
    }
    if (err.needed())
    {
        std::copy(errVec.begin(), errVec.end(), err.getMat().data);
    }
}

该函数的主要功能是计算两个图像之间的光流，即计算两个图像中的特征点在时间上的变化。输入参数包括前一帧图像prevImg、后一帧图像nextImg、前一帧图像中的特征点prevPts，输出参数包括后一帧图像中的特征点nextPts、特征点的状态status和误差err。

该函数首先检查输入输出参数是否合法，然后将输入参数转换为std::vector类型，并初始化输出参数，然后调用calcOpticalFlowPyrLK()函数计算光流，最后将输出结果拷贝到输出参数中。