createOptFlow_Farneback()函数在opencv版本几以上有

createOptFlow_Farneback()函数在OpenCV的版本3.0以上才被支持。具体来说，它在OpenCV 3.0.0及更高版本中被支持。

如果你的OpenCV版本低于3.0.0，你需要升级到较新的版本以使用createOptFlow_Farneback()函数。如果你无法升级到较新的版本，则需要使用其他的光流算法来替代createOptFlow_Farneback()函数。OpenCV提供了多种光流算法，你可以根据你的需求选择一个合适的算法。

相关问题

createOptFlow_Farneback()找不到标识符

这个错误通常是由于没有正确导入OpenCV库引起的。请确保已经正确地安装了OpenCV库并在代码中正确导入了它。可以尝试添加以下代码行来导入OpenCV库：

import cv2

如果问题仍然存在，请确保你安装的OpenCV版本支持createOptFlow_Farneback()函数。这个函数在较新的OpenCV版本中可用。你可以尝试升级OpenCV库或使用其他的光流算法。

写一段C++代码实现d435在运动时去掉抖动影响的帧并显示正常帧

下面是一段基于OpenCV库的C++代码，可以实现d435在运动时去掉抖动影响的帧并显示正常帧：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <librealsense2/rs.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 初始化realsense相机
    rs2::pipeline pipe;
    rs2::config cfg;
    cfg.enable_stream(RS2_STREAM_COLOR, 640, 480, RS2_FORMAT_BGR8, 30);
    pipe.start(cfg);

    // 初始化光流算法
    Ptr<DenseOpticalFlow> optFlow = createOptFlow_Farneback();

    Mat prevFrame, curFrame, prevGray, curGray;
    bool isFirstFrame = true;

    while (waitKey(1) < 0)
    {
        // 获取当前帧
        rs2::frameset frames = pipe.wait_for_frames();
        rs2::frame colorFrame = frames.get_color_frame();
        curFrame = Mat(Size(640, 480), CV_8UC3, (void*)colorFrame.get_data(), Mat::AUTO_STEP);

        // 将当前帧转换为灰度图像
        cvtColor(curFrame, curGray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 如果是第一帧，则跳过光流算法
        if (isFirstFrame)
        {
            isFirstFrame = false;
        }
        else
        {
            // 计算光流矢量
            Mat flow;
            optFlow->calc(prevGray, curGray, flow);

            // 对当前帧进行稳定
            Mat stabilizedFrame = Mat::zeros(curFrame.size(), curFrame.type());
            for (int y = 0; y < curFrame.rows; y++)
            {
                for (int x = 0; x < curFrame.cols; x++)
                {
                    Point2f f = flow.at<Point2f>(y, x);
                    Point2f p(x + f.x, y + f.y);
                    if (p.x >= 0 && p.x < curFrame.cols && p.y >= 0 && p.y < curFrame.rows)
                    {
                        stabilizedFrame.at<Vec3b>(y, x) = curFrame.at<Vec3b>(p);
                    }
                }
            }
            // 显示稳定后的帧和原始帧
            imshow("stabilized frame", stabilizedFrame);
            imshow("raw frame", curFrame);
        }

        // 保存当前帧作为下一帧的前一帧
        curGray.copyTo(prevGray);
    }

    return 0;
}

该代码使用了OpenCV中的calcOpticalFlowFarneback()函数来计算光流矢量，并将其应用于当前帧，从而实现了对图像的稳定。最后，通过imshow()函数显示了稳定后的帧和原始帧。