计算机视觉图像处理——光流算法实现

计算机视觉图像处理——光流算法实现

光流算法是计算机视觉中一种用于估计图像序列中像素运动的方法。它通过分析连续帧之间的像素强度变化来推测物体的运动方向和速度。在本文中，我们将介绍光流算法的原理，并提供一个简单的光流算法实现的源代码。

光流算法的原理
光流算法基于一个重要假设：连续帧之间的像素强度保持不变。根据这个假设，我们可以通过分析像素在相邻帧之间的差异来推断光流。

光流算法可以分为两个主要步骤：特征匹配和运动估计。

1. 特征匹配
   特征匹配是指在两个相邻帧中寻找对应的特征点。常用的特征点包括角点、边缘等。我们可以使用Harris角点检测算法或FAST角点检测算法来提取特征点。然后，我们可以使用描述子（如SIFT、SURF或ORB）来对特征点进行描述和匹配。

2. 运动估计
   运动估计是根据特征点的匹配结果计算像素的运动向量。最常用的运动估计方法是Lucas-Kanade光流算法。该算法假设一个小的局部窗口内的像素具有相同的运动。

现在，让我们来看一个简单的光流算法实现的源代码。

import cv2
import numpy as np

# 读取两个连续帧
frame1