cv::calcOpticalFlowPyrLK(last_color, color, prev_keypoints, next_keypoints, status, error);这个是什么?
时间: 2024-03-28 15:40:46 浏览: 12
这是一个计算光流的函数,使用的是金字塔Lucas-Kanade算法。它可以用来估计两个图像之间的运动,从而跟踪物体或场景中的运动。这个函数需要输入上一帧和当前帧的彩色图像,上一帧的关键点,以及一些输出参数,如下一帧的关键点、每个关键点的状态和误差。其中,status和error是输出参数,用于指示每个关键点是否跟踪成功以及跟踪误差的大小。
相关问题
AttributeError: module 'cv2.optflow' has no attribute 'flow_to_color'
出现"AttributeError: module 'cv2.optflow' has no attribute 'flow_to_color'"的错误可能是因为你使用的OpenCV版本较旧,没有包含所需的函数。
`cv2.optflow.flow_to_color()`函数用于将光流向量图转换为彩色图像,通常在显示光流结果时使用。
要解决此问题,你可以尝试以下方法之一:
1. 更新OpenCV版本:使用`pip install --upgrade opencv-python`命令来升级你的OpenCV版本到最新版本。
2. 使用其他函数替代:如果更新OpenCV版本不可行,你可以尝试使用其他方法将光流向量图转换为彩色图像。例如,你可以使用`cv2.cvtColor()`函数将灰度图像转换为BGR彩色图像,或者自己编写一个函数来实现颜色映射。
以下是使用`cv2.cvtColor()`函数将灰度图像转换为彩色图像的示例代码:
```python
import cv2
# 光流向量图
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
# 将灰度图像转换为彩色图像
flow_color = cv2.cvtColor(flow, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
```
请注意,这只是一种替代方法,并根据你的具体需求可能需要进行适当调整。
读取文件夹下所有图片,并使用cv::calcOpticalFlowPyrLK函数,并可视化对应点轨迹
读取文件夹下所有图片,可以使用OpenCV中的`cv::glob`函数,该函数可以根据通配符模式匹配指定目录下的所有文件。具体步骤如下:
1. 使用`cv::glob`函数获取指定目录下的所有图像文件路径。
2. 按顺序读取每一张图像,计算对应点的运动,绘制轨迹。
下面是一个代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 指定图像文件夹路径
std::string image_folder = "path/to/image/folder";
// 获取图像文件路径
std::vector<cv::String> image_paths;
cv::glob(image_folder, image_paths);
// 定义关键点和颜色
std::vector<cv::Point2f> prev_keypoints, curr_keypoints;
cv::Scalar prev_color = cv::Scalar(0, 0, 255), curr_color = cv::Scalar(0, 255, 0);
// 读取第一张图像
cv::Mat prev_image = cv::imread(image_paths[0]);
cv::cvtColor(prev_image, prev_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::goodFeaturesToTrack(prev_image, prev_keypoints, 500, 0.01, 10);
// 遍历每一张图像
for (int i = 1; i < image_paths.size(); i++) {
// 读取当前帧图像
cv::Mat curr_image = cv::imread(image_paths[i]);
cv::cvtColor(curr_image, curr_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 计算光流
std::vector<uchar> status;
std::vector<float> err;
cv::calcOpticalFlowPyrLK(prev_image, curr_image, prev_keypoints, curr_keypoints, status, err);
// 绘制轨迹
for (int j = 0; j < prev_keypoints.size(); j++) {
if (status[j]) {
cv::line(curr_image, prev_keypoints[j], curr_keypoints[j], curr_color, 2);
}
}
// 更新关键点和颜色
prev_keypoints = curr_keypoints;
prev_color = curr_color;
// 重新检测关键点
cv::goodFeaturesToTrack(curr_image, curr_keypoints, 500, 0.01, 10);
// 更新上一帧图像
prev_image = curr_image.clone();
}
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用了`cv::goodFeaturesToTrack`函数来检测关键点,使用`cv::calcOpticalFlowPyrLK`函数计算对应点的运动,使用`cv::line`函数绘制轨迹。注意,为了方便绘制轨迹,我们将图像从灰度图转换为了彩色图。