Lucas-Kanade跟踪python实现

Lucas-Kanade 算法是一种基于光流的跟踪算法，其实现主要包括以下几个步骤：

1. 提取目标的特征点，例如使用 Shi-Tomasi 角点检测算法；
2. 在相邻帧中匹配特征点，并计算它们的光流向量；
3. 根据光流向量估计目标的运动，并更新目标的位置。

以下是一个基于 OpenCV 库实现的 Lucas-Kanade 算法示例代码：

import cv2

# 读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 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 = (0, 255, 0)

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

# 对第一帧提取特征点
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)

# 创建一个 mask，用来绘制特征点轨迹
mask = np.zeros_like(old_frame)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)

    # 选取好的点
    good_new = p1[st == 1]
    good_old = p0[st == 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, 2)
        frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color, -1)
    img = cv2.add(frame, mask)

    cv2.imshow('frame', img)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

    # 更新上一帧的图像和特征点
    old_gray = frame_gray.copy()
    p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

此代码实现了基于 Shi-Tomasi 角点检测的 Lucas-Kanade 算法，并在视频帧中绘制了特征点的轨迹。