解释一下这段代码import numpy as np import cv2 #光流——空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度 cap=cv2.VideoCapture(".\\video2.mp4") #Shi-Tomasi算法检测拐角的参数 feature_params=dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) lk_params=dict(winSize=(15,15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT,10,0.03)) color=np.random.randint(0,255,(100,3)) ret,old_frame=cap.read() old_gray=cv2.cvtColor(old_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p0=cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray,mask=None,**feature_params) mask=np.zeros_like(old_frame) while(1): ret,frame=cap.read() frame_gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p1,st,err=cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,frame_gray,p0,None,**lk_params) #Select good points good_new=p1[st==1] good_old=p0[st==1] #draw the tracks for i,(new,old)in enumerate(zip(good_new,good_old)): a,b=new.ravel() c,d=old.ravel() mask=cv2.line(mask,(int(a),int(b)),(int(c),int(d)),color[i].tolist(),2) frame=cv2.circle(frame,(int(a),int(b)),5,color[i].tolist(),-1) img=cv2.add(frame,mask) cv2.imshow('frame',img) k=cv2.waitKey(30)&0xff if k == 27: brreak; #Now update the previous frame and previous points old_gray=frame_gray.copy() p0=good_new.reshape(-1,1,2) cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码是在Python中导入了两个库，分别是NumPy和OpenCV，同时为它们取名为“np”和“cv2”。NumPy是Python中用于数学计算和科学计算的库，而OpenCV是计算机视觉领域的一个开源库，提供了许多用于图像和视频处理的功能。在使用这段代码后，我们可以使用它们提供的功能来进行数学计算、图像处理等操作。