vs窗体button组件打开视频光流法进行视频目标跟踪c#

时间: 2023-08-01 13:10:51 浏览: 46
以下是一个示例代码,演示如何使用OpenCV在C#中实现光流法目标跟踪: 1. 在Visual Studio中创建一个新的Windows窗体应用程序项目。 2. 将OpenCV库添加到您的项目中。您可以从OpenCV官网下载适用于Windows的二进制文件,并将其添加到您的项目中。 3. 在您的窗体中添加一个`PictureBox`控件和一个`Button`控件。将`Button`控件的`Text`属性设置为“选择视频”。 4. 在代码视图中添加以下代码: ```csharp using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; namespace VideoTracking { public partial class Form1 : Form { VideoCapture capture; Image<Bgr, byte> frame; DenseFlow denseFlow; PointF[] prevPoints; byte[] status; float[] err; public Form1() { InitializeComponent(); } private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); openFileDialog.Filter = "Video Files|*.mp4;*.avi;*.flv;*.mkv|All Files|*.*"; if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { capture = new VideoCapture(openFileDialog.FileName); denseFlow = new DenseFlow(capture.Width, capture.Height); Application.Idle += ProcessFrame; } } private void ProcessFrame(object sender, EventArgs e) { frame = capture.QueryFrame().ToImage<Bgr, byte>(); denseFlow.Calc(frame); //使用KLT光流法跟踪目标 if (prevPoints == null) { //在第一帧中检测特征点 prevPoints = CvInvoke.GoodFeaturesToTrack(frame.Convert<Gray, byte>(), 500, 0.01, 10).ToArray(); } else { PointF[] nextPoints; CvInvoke.CalcOpticalFlowPyrLK( frame.Convert<Gray, byte>(), denseFlow.OpticalFlow, prevPoints, new Size(21, 21), 3, new MCvTermCriteria(30, 0.01), out nextPoints, out status, out err); //在当前帧中绘制跟踪结果 for (int i = 0; i < prevPoints.Length; i++) { if (status[i] == 1) { CvInvoke.Line(frame, Point.Round(prevPoints[i]), Point.Round(nextPoints[i]), new Bgr(Color.Green).MCvScalar); } else { CvInvoke.Line(frame, Point.Round(prevPoints[i]), Point.Round(nextPoints[i]), new Bgr(Color.Red).MCvScalar); } } //更新特征点 prevPoints = nextPoints; } pictureBox1.Image = frame.ToBitmap(); } } } ``` 在这个示例中,我们使用OpenCV中的`VideoCapture`类来打开用户选择的视频文件。我们还创建了一个`DenseFlow`对象,用于计算光流向量信息。在`ProcessFrame`方法中,我们获取视频帧并使用`denseFlow.Calc`方法计算光流向量。然后,我们使用KLT光流法跟踪目标。在第一帧中,我们使用`CvInvoke.GoodFeaturesToTrack`方法检测特征点。在后续帧中,我们使用`CvInvoke.CalcOpticalFlowPyrLK`方法计算特征点的新位置,并使用`CvInvoke.Line`方法绘制跟踪结果。最后,我们将帧显示在`PictureBox`控件中。 注意,这只是一个示例,您需要根据您的具体应用程序需求进行修改和扩展。

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