pythonopencv光流法识别图像代码

以下是使用Python OpenCV进行光流法图像识别的示例代码：

import cv2

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

# 获取第一帧
ret, frame1 = cap.read()

# 转换成灰度图像
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建 HSV 输出图像
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[..., 1] = 255

while True:
    # 获取下一帧
    ret, frame2 = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换成灰度图像
    next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # 可视化光流
    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)
    bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame2', bgr)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

    # 更新前一帧
    prvs = next

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

该代码读取视频文件并对每一帧执行以下步骤：

1. 将帧转换为灰度图像。
2. 计算光流并可视化结果。
3. 显示结果。

可以使用不同的参数调整 `calcOpticalFlowFarneback` 函数以获得更好的结果。