我想用视觉检测物体的点的运动距离，将跳动值，、用python

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距离，并将距离值输出。下面是一个简单的例子：

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))

# 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)

# 初始化跳动值
jump = 0

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]

        # 计算运动距离
        dist = np.sqrt(np.sum((good_new - good_old) ** 2, axis=1))

        # 统计跳动数量
        jump += np.sum(dist > 10)

        # 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

jump /= cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

print("跳动数量:", jump)

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np.sum和np.sqrt方法计算每个点的运动距离。最后，我们将大于10像素的距离值统计出来，并除以视频的总帧数，得到跳动数量。