python光流法计算f矩阵

计算F矩阵的光流法主要有以下步骤：

1. 读取两幅图像，并将它们转换为灰度图像。

2. 在第一幅图像中选择一些特征点，并在第二幅图像中找到它们的对应点。

3. 对于每个特征点，求解它在两幅图像中的像素坐标之间的光流向量。

4. 使用光流向量计算F矩阵。

以下是一个简单的Python示例代码，使用OpenCV库实现了上述步骤：

import cv2

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img1.png', 0)
img2 = cv2.imread('img2.png', 0)

# 使用Shi-Tomasi角点检测算法选择特征点
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, mask=None, **feature_params)

# 计算光流向量
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(img1, img2, p0, None, **lk_params)

# 选择跟踪成功的点
good_new = p1[st == 1]
good_old = p0[st == 1]

# 计算F矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(good_old, good_new, cv2.FM_RANSAC)

print(F)

需要注意的是，此示例代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行一定的参数调节和误差处理。