光流法 python

在Python中，LK光流法的实现可以使用OpenCV库的cv.CalcOpticalFlowPyrLK函数或cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数。cv.CalcOpticalFlowPyrLK函数是OpenCV中的旧版本函数，而cv2.calcOpticalFlowPyrLK是OpenCV的新版本函数，用法稍有不同。

对于cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数，可以使用以下语法：

cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev, curr, prevPyr, currPyr, prevFeatures, winSize, level, criteria, flags, guesses=None)

其中，prev和curr是连续两帧的图像，prevPyr和currPyr是图像金字塔，prevFeatures是上一帧图像中的特征点，winSize是窗口大小，level是金字塔的层数，criteria是迭代终止条件，flags是额外的标志参数。这个函数将返回当前帧中的特征点、状态和跟踪误差等信息。

另外，如果希望使用Farneback密集光流算法来计算光流，可以使用cv.calcOpticalFlowFarneback函数：

cv.calcOpticalFlowFarneback(prev, next, flow, pyr_scale, levels, winsize, iterations, poly_n, poly_sigma, flags)

其中，prev和next是连续两帧的图像，flow是保存光流结果的数组，pyr_scale是金字塔缩放比例，levels是金字塔的层数，winsize是窗口大小，iterations是迭代次数，poly_n是多项式展开的阶数，poly_sigma是多项式展开中的高斯滤波参数，flags是额外的标志参数。

所以，LK光流法在Python中的实现可以使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数或cv.calcOpticalFlowFarneback函数来计算特征点的光流。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>