lk光流法 python

lk光流法是一种基于前后两幅图像间像素点的运动信息来估计运动的算法。它利用图像中像素点的亮度变化来推断这个点的运动方向和大小。lk光流法广泛应用于计算机视觉领域中的运动估计、目标跟踪等任务中。

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现lk光流法。首先，我们需要导入OpenCV库和NumPy库。

import cv2
import numpy as np

然后，我们读取两张连续的图像，并将其转为灰度图像。

frame1 = cv2.imread('frame1.jpg')
frame2 = cv2.imread('frame2.jpg')

gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用`cv2.calcOpticalFlowPyrLK()`函数来计算光流。

# 设置lk光流法的参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# 计算光流
corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 25, 0.01, 10)
corners2, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None, **lk_params)

最后，我们可以根据计算得到的光流向量来绘制箭头表示运动方向。

# 绘制光流箭头
mask = np.zeros_like(frame1)
for i, (new, old) in enumerate(zip(corners2, corners1)):
    a, b = new.ravel()
    c, d = old.ravel()
    mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2)
    frame = cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1)
output = cv2.add(frame2, mask)

以上就是使用Python实现lk光流法的基本流程。当然，除了以上描述的方法外，还可以根据具体的需求进行参数调整和算法优化。