基于光流法和混合高斯模型检测人群异常

基于光流法和混合高斯模型对监控视频中的人群进行跟踪

在上一篇博客中已经得出视频帧的光流信息，这里接着根据已有数据做人群异常检测。

实验思路：

首先跟踪所有的角点，计算出它们的运动速度。接着对所有角点的速度求平均得出人群的平均速度。然后监测是否存在某个角点运动速度明显高于人群的平均速度。设置一个合适的阈值，当满足条件时，判断为异常。

实验代码：

首先封装Point类和距离计算方法，这里采用欧氏距离。

# 定义点的函数
class Point:
    def __init__(self, x = 0, y = 0):
        self.x = x
        self.y = y
    def getx(sel