cv2.calcOpticalFlowFarneback

时间: 2024-09-23 14:07:31 浏览: 10
`cv2.calcOpticalFlowFarneback`是OpenCV（Computer Vision Library，计算机视觉库）中的一个函数，用于计算图像之间的光流（optical flow）。光流是指视频帧之间像素点运动的方向和速度，它是描述视频中物体运动状态的重要工具。 `calcOpticalFlowFarneback`函数采用了一种名为“Fast and Robust Optical Flow Algorithm”（快速而鲁棒的光流算法）的方法，由Michael Farneback在2003年提出。该算法结合了传统结构相似性和金字塔级联处理的优势，提高了计算效率并减少了噪声的影响。 函数的基本语法通常是这样的： ```python flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, next_frame, pyr_scale=0.5, levels=levels, winsize=15, iterations=3, poly_n=5, poly_sigma=1.2, flags=0) ``` 参数解释： - `prev_frame` 和 `next_frame`：输入的两帧图像。 - `pyr_scale`：金字塔级别的缩放因子。 - `levels`：金字塔层级数。 - `winsize`：卷积窗口大小。 - `iterations`：迭代次数。 - `poly_n`：多项式的阶数，影响光流平滑程度。 - `poly_sigma`：多项式系数的标准差。 - `flags`：控制一些高级选项。 返回值`flow`是一个包含两个通道的数组，分别表示x和y方向的光流值。

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光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动...def calcOpticalFlowFarneback(prev, next, flow, pyr_scale, lev
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解释这段代码import numpy as np import cv2 #OpenCV中的密集光流 cap=cv2.VideoCapture(".\\video1.mp4") ret,frame1=cap.read() prvs=cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv=np.zeros_like(frame1) hsv[...,1]=255 while(1): ret,frame2=cap.read() next=cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0) mag,ang=cv2.cartToPolar(flow[...,0],flow[...,1]) hsv[...,0]=ang*180/np.pi/2 hsv[...,2]=cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX) rgb=cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR) cv2.imshow('frame2',rgb) k=cv2.waitKey(30)&0xff if k==27: break elif k==ord('s'): cv2.imwrite('opticalfb.png',frame2) cv2.imwrite('opticalhsv.png',rgb) prvs=next cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码导入了两个Python库：numpy和cv2。numpy库是Python中用于数值计算和数组处理的重要库，通常缩写为np。cv2库是Python中用于图像处理的库，也是OpenCV库的一部分，通常被缩写为cv2。这段代码的目的是在程序中...

Traceback (most recent call last): File "D:\test\beijing5.4.py", line 61, in <module> _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'optflow'

这个错误提示意味着你调用了cv2.optflow模块，但是cv2没有这个模块。这可能是因为你使用的是不同版本的OpenCV，而你的代码中使用了不兼容的模块。 在OpenCV 4.0及更高版本中，cv2.optflow模块已经被移除了。...

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，并使用dlib.correlation_tracker()函数、cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数，争取实现194个人脸特征点的跟踪

对于后续的每一帧图像，我们可以使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数计算特征点的运动，然后使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。 具体实现可以参考以下代码： import sys import dlib import ...

Traceback (most recent call last): File "D:\test\beijing5.4.py", line 61, in <module> _, motion = cv2.optflow_legacy.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'optflow_legacy'

这个错误的意思是 cv2 模块中没有名为 optflow_legacy 的属性。这可能是因为你使用的 OpenCV 版本太新或太旧，不支持 optflow_legacy 模块。 你可以考虑更新你的 OpenCV 版本，或者使用另外的光流算法来代替 ...

# 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy()将这段代码改为4.5.3版本opencv能用的代码

在 OpenCV 4.5.3 中，calcOpticalFlowFarneback 函数已经被移动到了 cv2.optflow 模块的子模块 optflow_sparse 中，并且函数名也发生了变化。下面是修改后的代码： python # 初始化上一帧 prev_frame = ...

import cv2import numpy as npimport timefrom ultralytics import YOLO# 加载YOLO模型def load_yolo(model_path): yolo = YOLO(model_path) return yolo# 车辆检测def detect_vehicles(yolo, frame): classes, scores, boxes = yolo(frame) vehicles = [] for i in range(len(classes)): if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck': vehicles.append(boxes[i]) return vehicles# 时速估计def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles): speed = [] for vehicle in vehicles: x1, y1, x2, y2 = vehicle prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2] curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed# 绘制检测结果def draw_results(frame, vehicles, speeds): for i in range(len(vehicles)): x1, y1, x2, y2 = vehicles[i] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# 主函数def main(): # 加载YOLO模型 yolo = load_yolo("yolov8n.pt") # 打开视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频，请将0改为视频文件的路径 # 初始化 prev_frame = None while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 车辆检测 vehicles = detect_vehicles(yolo, frame) # 时速估计 if prev_frame is not None: speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles) else: speeds = [0] * len(vehicles) # 绘制检测结果 draw_results(frame, vehicles, speeds) # 显示检测结果 cv2.imshow('Vehicle Detection', frame) # 保存检测结果 cv2.imwrite('result.jpg', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()整理好代码

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed # 绘制检测结果...

import cv2 import numpy as np # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改为4.5.3版本的opencv能用的程序

# 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 mean_flow = np.mean(flow, axis=...

import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序，消除视频抖动的影响，不要用光流补偿

_, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame...

flows = cv2.calcOpticalFlowHS(old_gray, frame_gray, **hs_params) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'calcOpticalFlowHS'

你可以尝试更新OpenCV到最新版本，或者使用其他的光流估计算法，例如cv2.calcOpticalFlowFarneback()。如果你确信你的OpenCV版本是最新的，那么你可以尝试重新安装OpenCV并确保安装了optflow模块。

AttributeError: module 'cv2.optflow' has no attribute 'flow_to_color'

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 将灰度图像转换为彩色图像 flow_color = cv2.cvtColor(flow, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 请注意，这只是一种替代方法，并根据...

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Cv2.CalcOpticalFlowFarneback(previousGray, currentGray, flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0); // 可视化稠密光流 Mat flowVis = new Mat(); Cv2.CvtColor(currentGray, flowVis, ColorConversionCodes.GRAY2...
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资源摘要信息: "QPixmap小demo是一个基于QT框架的简单示例程序，展示了如何使用QPixmap类进行图像处理。QPixmap是QT中用于处理图像的类，它可以加载、显示、操作和保存图像文件。此demo程序主要通过paintEvent事件来实现绘图功能，同时也演示了如何加载图片、修改并保存文件、删除文件、在图片上添加文字以及翻转图片等功能。该程序适合作为查找和学习QT中QPixmap相关API的参考资料。 在详细解读该demo的知识点之前，我们首先需要了解几个重要的概念： 1. **QPixmap类**：在QT中，QPixmap是用来处理光栅图像的类，支持XPM、BMP、JPG、PNG等多种图像格式。QPixmap对象可以被绘制到QPaintDevice上，例如QWidget或者QPainter对象。 2. **paintEvent事件**：在Qt中，paintEvent是QWidget中的一个事件，当控件需要重绘时会被触发。通过重写paintEvent方法，可以在其中使用QPainter对象绘制图形和文本。 3. **图像处理功能**：这些功能通常包括但不限于图像的加载、保存、转换、缩放、裁剪、旋转和添加特效等操作。 现在，我们来详细解释QPixmap小demo中包含的功能点： - **加载图片**：QPixmap提供了多种构造函数来加载图像，例如可以直接从文件路径或者QImage对象创建QPixmap对象。在demo中，可能展示了如何通过文件对话框让用户选择图片并加载到QPixmap对象中。 - **修改并保存文件**：在对QPixmap对象进行编辑后，可以通过QPixmap::save方法将修改后的图像保存到磁盘。此方法需要指定保存路径和文件格式。 - **删除文件**：该功能可能涉及到文件系统操作，使用标准的C++库如<cstdio>或者QT提供的QFile类来删除指定路径的文件。 - **图片添加文字**：在QT中可以使用QPainter类在QPixmap对象上绘制文本。通过设置字体、颜色、对齐方式等属性，然后使用QPainter的drawText方法将文字绘制到图像上。 - **翻转图片**：QPixmap提供了scale和transform方法来对图像进行变换。通过修改图像的宽度或高度参数可以实现翻转效果。例如，水平翻转可以将宽度设置为负值。 通过这些知识点，QPixmap小demo不仅演示了基本的图像处理技术，也为开发者提供了扩展和深入学习QT图像处理API的途径。开发者可以通过这个demo来查找具体如何实现这些功能，而不仅仅是理论学习，这对于实践和理解QT图像处理模块非常有帮助。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩