OpenCV calcOpticalFlowPyrLK的用法示例

OpenCV calcOpticalFlowPyrLK的用法示例

计算光流是计算图像序列中像素点在时间上的变化的一种方法。OpenCV提供了calcOpticalFlowPyrLK函数来实现光流计算。本文将为您介绍calcOpticalFlowPyrLK函数的用法，并提供一个示例代码供参考。

首先，让我们了解一下calcOpticalFlowPyrLK函数的基本参数和工作原理。

calcOpticalFlowPyrLK函数的参数如下：

• prevImg：前一帧的灰度图像。
• nextImg：下一帧的灰度图像。
• prevPts：前一帧中需要计算光流的特征点。
• nextPts：计算得到的下一帧中的特征点。
• status：输出参数，表示特征点的跟踪状态，如果特征点在下一帧中找到，则对应位置的值为1，否则为0。
• err：输出参数，表示特征点的误差。

calcOpticalFlowPyrLK函数使用了金字塔法来计算光流。它首先将输入的两帧图像构建成金字塔，然后从金字塔的顶层开始逐层向下计算光流。这种金字塔方法可以提高计算效率并提供更好的光流估计结果。

下面是一个使用calcOpticalFlowPyrLK函数计算光流的示例代码：

import cv2
import numpy a