我想用视觉检测物体的点的运动幅度,用python
时间: 2024-03-11 07:47:00 浏览: 22
你可以使用OpenCV库中的cv2.goodFeaturesToTrack方法来检测物体的点,并使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK方法来计算点的运动幅度。下面是一个简单的例子:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.avi')
# Shi-Tomasi角点检测参数
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
# Lucas-Kanade光流法参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 随机颜色
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 读取第一帧并进行角点检测
ret, old_frame = cap.read()
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)
# 创建一个掩膜用于绘制轨迹
mask = np.zeros_like(old_frame)
while True:
# 读取一帧
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 转换为灰度图像
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
p1, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
# 选择好的点
good_new = p1[status == 1]
good_old = p0[status == 1]
# 绘制轨迹
for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
a, b = new.ravel()
c, d = old.ravel()
mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)
frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color[i].tolist(), -1)
# 显示轨迹
img = cv2.add(frame, mask)
cv2.imshow('frame', img)
# 更新旧点
old_gray = frame_gray.copy()
p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)
# 按q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们首先使用cv2.goodFeaturesToTrack方法从第一帧图像中检测出物体的点,并使用它们来计算光流。然后,在每个后续帧中,我们使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK方法来计算每个点的新位置,并使用cv2.line和cv2.circle方法绘制轨迹。最后,我们将轨迹图像与原始图像相加,并显示结果。