opencv光流法追踪

光流法是一种计算图像序列中像素移动的方法。在OpenCV中，有多种光流法追踪函数可供使用。其中，`calcOpticalFlowFarneback`函数是一种基于Farneback算法的光流估计方法。该函数使用前一帧图像和后一帧图像作为输入，计算并输出光流图像。函数的参数包括金字塔的构建方式、金字塔的层数、平均窗口大小、迭代次数、多项式展开的参数等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [Opencv -- 基于光流的对象跟踪](https://blog.csdn.net/m0_60005621/article/details/126828588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

c++opencv光流法的使用

光流法可以用于计算图像序列中像素的运动方向和速度。在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowFarneback函数来实现光流法。该函数会计算两个输入图像之间的稠密光流，并将结果存储在flow中。

为了使用光流法，我们需要提供两个输入图像prev和next，以及一些可调参数。其中，pyr_scale是图像金字塔的缩放比例，levels是金字塔层数，winsize是每个金字塔层上的块大小，iterations是迭代次数，poly_n是像素相似性权重的大小，poly_sigma是高斯核标准差，flags是额外的计算标志。

对于目标追踪，OpenCV还提供了meanshift算法。可以使用meanShift函数来实现，该函数会根据给定的初始窗口和概率图像，计算出目标的位置和大小。

下面是使用光流法和meanshift算法的示例代码：

// 使用光流法计算稠密光流
cv::calcOpticalFlowFarneback(prev, next, flow, pyr_scale, levels, winsize, iterations, poly_n, poly_sigma, flags);

// 使用meanshift算法进行目标追踪
cv::Rect window = cv::Rect(x, y, width, height); // 初始窗口
cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);
cv::meanShift(probImage, window, criteria);

// 获取目标追踪结果
int x = window.x;
int y = window.y;
int width = window.width;
int height = window.height;

vs窗体button打开视频进行光流法追踪视频VideoCapture

实现该功能的大致思路如下：

1. 在窗体中添加一个按钮控件，通过双击按钮控件打开选择文件对话框，选择要进行光流法追踪的视频文件。

2. 在选择视频文件后，可以使用OpenCV库中的cv::VideoCapture类读取视频文件，获取视频帧并进行光流法计算。

3. 在计算光流法时，可以使用OpenCV库中的cv::calcOpticalFlowFarneback函数实现，该函数可以计算两个连续帧之间的光流向量。

4. 在计算光流向量后，可以将光流向量可视化，可以使用OpenCV库中的cv::arrowedLine函数实现，该函数可以在图像上绘制箭头线段，表示光流向量的大小和方向。

5. 最后，将计算得到的光流向量绘制在视频帧上，可以使用OpenCV库中的cv::add函数实现，该函数可以将两个图像进行加权叠加，得到一个新的图像。

需要注意的是，在进行光流法计算时，由于计算量较大，可能会导致程序卡顿，需要使用多线程或GPU加速等方式进行优化。

以下是示例代码：

// 在按钮点击事件中添加以下代码

// 打开文件对话框，选择要处理的视频文件
QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("Open Video File"), ".", tr("Video Files(*.mp4 *.avi *.mkv)"));

// 创建VideoCapture对象，打开视频文件
cv::VideoCapture cap(filename.toStdString());

// 检查视频是否成功打开
if (!cap.isOpened())
{
    QMessageBox::warning(this, "Error", "Can not open video file!");
    return;
}

// 创建窗口，用于显示处理后的视频
cv::namedWindow("Optical Flow", cv::WINDOW_NORMAL);

// 读取第一帧图像
cv::Mat prevFrame, curFrame;
cap >> prevFrame;

// 循环处理视频帧
while (cap.read(curFrame))
{
    // 转换为灰度图像
    cv::cvtColor(prevFrame, prevFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(curFrame, curFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 计算光流向量
    std::vector<cv::Point2f> prevPoints, curPoints;
    cv::goodFeaturesToTrack(prevFrame, prevPoints, 100, 0.3, 7, cv::Mat(), 7, false, 0.04);
    cv::cornerSubPix(prevFrame, prevPoints, cv::Size(10, 10), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
    std::vector<uchar> status;
    std::vector<float> err;
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(prevFrame, curFrame, prevPoints, curPoints, status, err);

    // 绘制光流向量
    for (int i = 0; i < prevPoints.size(); i++)
    {
        cv::line(prevFrame, prevPoints[i], curPoints[i], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::circle(prevFrame, curPoints[i], 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
    }

    // 显示处理后的视频帧
    cv::imshow("Optical Flow", prevFrame);

    // 等待用户按下ESC键退出程序
    if (cv::waitKey(30) == 27)
    {
        break;
    }

    // 更新上一帧图像
    prevFrame = curFrame.clone();
}

// 释放VideoCapture对象，关闭视频文件
cap.release();

// 关闭窗口
cv::destroyAllWindows();