写一个CNN和光流追踪结合的python代码用于追踪土木工程结构运动视频中指定区域的位移

在Python中，结合Convolutional Neural Networks (CNN) 和光流追踪（Optical Flow）来追踪土木工程结构运动视频中的位移，通常涉及深度学习库如TensorFlow或PyTorch。这里提供一个简化版本的示例，但请注意，实际应用可能需要更复杂的模型和大量的预处理步骤：

# 导入所需库
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载预先训练好的CNN模型和光流估计器（如FlowNet）
cnn_model = load_model('your_cnn_model.h5') # 替换为你自己的模型路径
flow_estimator = cv2.dualTVL1 optical_flow_create()

def track_position(frame, prev_frame, prev_pos):
    # 光流追踪
    flow = flow_estimator.calc(prev_frame, frame)
    
    # 使用CNN预测下一个帧中的感兴趣区域位置
    input_data = preprocess_image(frame, flow)
    displacement = cnn_model.predict(input_data)
    
    # 计算和更新位置
    new_pos = prev_pos + displacement
    # ...在这里添加边界检查和精度校正步骤...

    return new_pos

def preprocess_image(frame, flow):
    # 对输入数据进行必要的预处理，如归一化和尺寸调整
    # 可能还包括融合光流信息
    pass

# 获取视频帧，初始化前一帧和初始位置
video_capture = cv2.VideoCapture('your_video.mp4')
prev_frame = None
prev_pos = [0, 0]

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    if not ret:
        break
    
    if prev_frame is not None:
        current_pos = track_position(frame, prev_frame, prev_pos)
        
        # 在帧上显示追踪结果
        draw_tracking_results(frame, current_pos)
        
    prev_frame = frame
    prev_pos = current_pos

# 关闭视频捕获
video_capture.release()

注意：这是一个简化的例子，实际代码可能需要更复杂的流程，包括数据预处理、特征提取以及可能的模型优化等。同时，你需要根据具体的模型结构调整`preprocess_image`函数，以及可能的模型加载和使用部分。