稀疏光流python_opencv python 光流法

好的，您想了解关于稀疏光流在 Python OpenCV 中的应用和使用方法是吗？那么我可以简单地为您介绍一下。

稀疏光流是一种计算图像中像素运动的方法，它可以通过检测两个连续帧之间的像素强度变化来计算像素的运动向量。Python OpenCV提供了实现稀疏光流的函数 cv2.calcOpticalFlowPyrLK()。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用稀疏光流来计算两个连续帧之间的像素运动：

import cv2

# 读取两个连续帧
frame1 = cv2.imread('frame1.jpg')
frame2 = cv2.imread('frame2.jpg')

# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
                 maxLevel=2,
                 criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# 获取关键点
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, mask=None, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7)

# 计算光流
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p0, None, **lk_params)

# 选择好的点
good_new = p1[st == 1]
good_old = p0[st == 1]

# 绘制运动向量
for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
    a, b = new.ravel()
    c, d = old.ravel()
    frame1 = cv2.circle(frame1, (a, b), 5, (0, 255, 0), -1)
    frame1 = cv2.line(frame1, (a, b), (c, d), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('frame', frame1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例代码中，我们首先读取了两个连续帧，然后将它们转换为灰度图像。接下来，我们使用 cv2.goodFeaturesToTrack() 函数获取了第一帧中的关键点，并将这些关键点作为稀疏光流的输入。然后，我们使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 函数计算了两个连续帧之间的稀疏光流。最后，我们选择好的点，并使用 cv2.circle() 和 cv2.line() 函数绘制了运动向量。

希望这个简单的示例代码可以帮助您更好地理解稀疏光流在 Python OpenCV 中的应用和使用方法。