pts1 = pts1[mask.ravel() == 1]
时间: 2023-10-08 08:09:14 浏览: 103
这是一个与Numpy相关的问题,我推测您正在处理一个数组,使用掩码选择特定的元素,并将选择后的结果存储在pts1中。在这个操作中,使用了ravel()函数将数组展平,mask.ravel()会将掩码矩阵展平,生成一个一维数组,然后使用等于(==)运算符将掩码矩阵中值为1的元素选出来,最终获得一个由掩码选择出来的一维数组,并将其存储在pts1中。
相关问题
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) matchesMask = mask.ravel().tolist()
我可以回答这个问题。这是一个使用OpenCV中的findHomography函数进行图像配准的代码。该函数将源图像中的特征点(src_pts)与目标图像中的特征点(dst_pts)进行匹配,并返回一个变换矩阵M,以及一个掩码mask,用于标记哪些匹配是有效的。在这个代码中,使用了RANSAC算法进行鲁棒性估计,5.0是阈值参数。最后,将掩码转换为列表形式(matchesMask)。
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。