feature_params = dict(maxCorners = 50, qualityLevel = 0.2, minDistance = 2, blockSize = 7)每个参数都表示什么意思
时间: 2023-08-16 10:04:22 浏览: 60
这里的参数是用于OpenCV中的角点检测函数cv2.goodFeaturesToTrack()的设置,具体含义如下:
- maxCorners:要检测的角点数目的最大值。
- qualityLevel:角点的质量水平阈值,只有角点的质量得分高于此阈值时才认为该点是一个角点。
- minDistance:角点之间的最小距离,小于该距离的角点将被忽略。
- blockSize:计算每个像素邻域内的梯度时使用的窗口大小。
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import cv2import numpy as np# 读取视频帧cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')ret, frame1 = cap.read()# 定义特征点的位置feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), mask=None, **feature_params)# 定义光流追踪参数lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))while True: ret, frame2 = cap.read() if not ret: break # 将前一帧的特征点作为输入 next_pts, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), prev_pts, None, **lk_params) # 选取跟踪成功的特征点 good_new = next_pts[status == 1] good_old = prev_pts[status == 1] # 绘制光流轨迹 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), (0, 255, 0), 2) frame2 = cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.add(frame2, mask) cv2.imshow('frame', img) # 更新前一帧特征点 prev_pts = good_new.reshape(-1, 1, 2) k = cv2.waitKey(30) if k == 27: breakcv2.destroyAllWindows()cap.release()
这段代码是用 Python 和 OpenCV 库实现的光流追踪的功能,它可以读取视频帧并对相邻帧之间的运动进行分析。具体来说,它使用了 Lucas-Kanade 光流算法来跟踪前一帧中的特征点在当前帧中的位置,并将它们的轨迹可视化。代码中的参数包括特征点的最大数量、质量阈值、最小距离等,以及光流追踪的窗口大小、最大金字塔层数等。最后,代码实现了通过按下 ESC 键退出程序的功能。
改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
以下是改进后的代码,可以输出特征连线图和拼接图:
```python
import cv2
import numpy as np
#加载两张需要拼接的图片:
img1 = cv2.imread('men3.jpg')
img2 = cv2.imread('men4.jpg')
#将两张图片转换为灰度图像:
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点:
# 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
# 检测特征点
p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params)
p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params)
#使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量:
# 设定Lucas-Kanade光流法的参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 计算特征点的移动向量
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params)
p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params)
#计算两张图片的变换矩阵:
# 使用RANSAC算法计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0)
#将两张图片拼接成一张:
# 计算拼接后的图像大小
h, w = img1.shape[:2]
pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5)
xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5)
tx, ty = -xmin, -ymin
H, W = xmax - xmin, ymax - ymin
# 计算拼接后的图像
timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)
timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1
# 计算特征连线图
new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M)
timg_line = cv2.polylines(timg.copy(), [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 输出特征连线图
cv2.imshow('Feature Lines', timg_line)
cv2.waitKey(0)
# 拼接图加上特征连线
timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 输出拼接图
cv2.imshow('Stitched Image', timg)
cv2.waitKey(0)
```
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