c++ opencv 光流

光流是计算相邻两帧图像中像素点的运动信息的一种方法。在 OpenCV 中，可以使用 calcOpticalFlowPyrLK 函数来计算光流。以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    VideoCapture cap("test.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        cout << "Failed to open video" << endl;
        return -1;
    }

    Mat old_frame, old_gray;
    vector<Point2f> old_points;

    // 读取第一帧图像并提取角点
    cap.read(old_frame);
    cvtColor(old_frame, old_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    goodFeaturesToTrack(old_gray, old_points, 100, 0.3, 7, Mat(), 7, false, 0.04);

    // 创建窗口
    namedWindow("Optical Flow", WINDOW_NORMAL);

    while (true) {
        Mat frame, gray;
        vector<Point2f> new_points;
        vector<uchar> status;
        vector<float> err;

        // 读取当前帧图像并转为灰度图像
        cap.read(frame);
        if (frame.empty()) {
            break;
        }
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 计算光流
        calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, gray, old_points, new_points, status, err);

        // 绘制光流
        for (int i = 0; i < old_points.size(); i++) {
            if (status[i]) {
                Point2f pt1 = old_points[i];
                Point2f pt2 = new_points[i];
                line(frame, pt1, pt2, Scalar(0, 255, 0), 2);
                circle(frame, pt2, 5, Scalar(0, 0, 255), -1);
            }
        }

        // 显示结果
        imshow("Optical Flow", frame);
        if (waitKey(30) == 27) {
            break;
        }

        // 更新先前帧的信息
        old_gray = gray.clone();
        old_points = new_points;
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

在上面的代码中，首先读取第一帧图像并使用 goodFeaturesToTrack 函数提取角点。然后，循环读取每一帧图像，计算光流并绘制结果。最后更新先前帧的信息。在计算光流时，可以使用 calcOpticalFlowFarneback 函数实现更高级的光流计算。