OpenCv—光流估计的代码实现

目录

一、什么是光流？

二、代码示例以及详细注释

三、代码整体

四、运行结果 

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光流估计广泛应用于计算机视觉中的动态分析。它可以用于跟踪物体的运动，理解视频中的运动模式，以及其他各种计算机视觉任务。

一、什么是光流？

光流是一个描述相邻图像中像素运动的技术。它通过分析相邻帧之间的像素强度变化来估计物体或场景的运动。光流的基本思想是，如果两帧图像中的某个像素点的强度发生了变化，那么这个像素点可能是由于物体的运动引起的。光流估计的目标是找到每个像素点的位移矢量，以表示其运动方向和速度。

详细的原理可见我的另一篇博客：opencv视觉-光流估计

二、代码示例以及详细注释

1、首先导入必要的库，打开视频文件，准备一些参数，并在第一帧图像上执行角点检测以获取初始角点位置。

import numpy as np
import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')

# 生成一些随机颜色，用于绘制光流轨迹
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))

# 读取第一帧
ret, old_frame = cap.read()

# 将第一帧转换为灰度图像
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR