lk光流 python

lk光流（Lucas-Kanade Optical Flow）是一种计算机视觉技术，用于估计视频序列中两个连续帧之间的像素运动。在Python中，你可以使用OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 来实现lk光流算法。OpenCV提供了一个简单易用的接口，比如`cv2.calcOpticalFlowPyrLK()`函数，它基于两幅图像间像素点的亮度差异计算运动矢量。

以下是使用OpenCV在Python中进行lk光流的基本步骤：
1. **读取视频帧**：首先从视频文件中获取两帧作为输入。
2. **选择特征点**：通常会选择一些稳定的兴趣点，如SIFT、SURF或GoodFeaturesToTrack等。
3. **计算初始光流**：对选定的特征点应用 Lucas-Kanade 算法，得到初步的运动预测。
4. **跟踪特征点**：在下一帧中寻找特征点，并更新它们的位置。
5. **匹配和校正**：通过比较新旧位置找到匹配，然后根据匹配结果调整光流估计。

import cv2
import numpy as np

# ... (读取视频和选取特征点的代码)

prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
next_gray = cv2.cvtColor(next_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化光流
p0 = good_points # 之前帧的特征点坐标

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

# ... (处理匹配和绘制结果的代码)