稠密光流的复杂的python代码

下面是一个使用稠密光流（Dense Optical Flow）算法的复杂示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')

# 创建稠密光流算法对象
dense_flow = cv2.optflow.createOptFlow_DualTVL1()

# 读取第一帧
ret, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while True:
    # 读取当前帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将当前帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算稠密光流
    flow = dense_flow.calc(prev_gray, gray, None)

    # 可视化光流
    hsv = np.zeros_like(frame)
    hsv[..., 1] = 255

    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    hsv[..., 0] = ang * 180 / np.pi / 2
    hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    rgb = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Dense Optical Flow', rgb)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

    # 更新上一帧
    prev_gray = gray.copy()

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先创建了一个稠密光流算法对象`dense_flow`，然后循环处理视频的每一帧。我们将每一帧转换为灰度图像，并使用稠密光流算法计算光流。接着，我们将光流可视化为彩色图像，并显示在窗口中。最后，在按下 'q' 键时退出循环。

请注意，你需要将视频文件路径修改为正确的路径。另外，稠密光流算法有多种选择，如`createOptFlow_DualTVL1()`、`createOptFlow_Farneback()`等，可以根据需求选择合适的算法。

希望这个示例能帮助你理解如何使用稠密光流算法进行光流估计。如果有任何疑问，请随时提问。