### 关于
LK光流
算法的目标
跟踪C++实现
####
LK光流
算法简介
LK光流
算法通过估计连续帧之间的像素位移来追踪物体
运动。该方法基于亮度恒定假设，即同一场景
点在不同时间拍摄到的图像灰度值保持不变[^1]。
#### 层次化
LK光流
算法的优势
对于较大尺度的
运动，简单的
LK光流可能会失效，因为快速移动的对象可能超出局部窗口范围。为此，引入了层次化的
LK光流
算法——
LK金字塔光流法。这种方法先在一个较低分辨率下处理数据，再逐步细化至原始分辨率，有效解决了大位移问题并提高了鲁棒性和准确性[^2]。
#### 使用
OpenCV库进行目标
跟踪的具体步骤
为了利用C++编程环境下的
OpenCV框架完成这一过程：
- **加载视频源**
初始化捕获设备或读取预录文件作为输入序列。
- **检测
特征点**
应用`cv::good
FeaturesToTrack
()`函数识别稳定且易于匹配的关键位置。
- **计算光流向量**
调用`cv::calcOpticalFlowPyr
LK()`接口获取前后两帧间各关键
点的新坐标。
- **更新轨迹列表**
移除那些不再活跃（如静止不动）或者偏离过远的数据
点，并维护最新状态集合。
- **可视化结果**
绘制连接前一时刻与当前时刻对应
点间的线条表示路径变化趋势。
以下是完整的C++代码片段展示如何执行上述操作：
```cpp
#include <
opencv2/
opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main
(int argc, char* argv[]
) {
VideoCapture cap
(0
); // 打开默认摄像机
Mat frame, prevGray, currGray;
vector<Point2f> pointsPrev, pointsCurr, statusVec;
float errMax = 4.f; // 设置最大误差阈值
TermCriteria criteria
(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, 0.01
);
while
(true
) {
cap >> frame; // 获取新帧
if
(!pointsPrev.empty
()) { // 如果已有上一次的位置信息
// 将彩色图转换成灰度图用于后续运算
cvtColor
(frame, currGray, COLOR_BGR2GRAY
);
// 计算光流场
calcOpticalFlowPyr
LK(prevGray, currGray,
pointsPrev, pointsCurr,
statusVec, noArray
(),
Size
(21, 21
), 3,
criteria, 0, errMax
);
// 过滤掉不满足条件的结果
vector<Point2f> goodNewPoints;
for
(size_t i=0;i<statusVec.size
();i++
){
if
(statusVec[i]==1
){
goodNewPoints.push_back
(pointsCurr[i]
);
}
}
// 更新旧
点集为新的好
点集准备下一循环使用
swap
(goodNewPoints, pointsPrev
);
// 可视化流动方向箭头或其他形式的表现方式...
} else {
// 首次运行时初始化一些初始角
点供下次迭代比较
cvtColor
(frame, prevGray, COLOR_BGR2GRAY
);
good
FeaturesToTrack
(prevGray, pointsPrev, 100, 0.01, 10.
);
}
imshow
("Tracking", frame
);
waitKey
(30
);
}
return 0;
}
```
此程序展示了基本的工作流程，实际应用中可根据需求调整参数配置以及优化性能表现。
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