OpenCV实例：使用Lucas-Kanade算法计算光流

最新推荐文章于 2025-12-18 16:52:50 发布

DevNinja

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文章标签： opencv 算法人工智能 C/C++

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本文介绍了如何使用OpenCV的Lucas-Kanade算法计算光流，这是一种基于局部区域的光流计算方法，适用于连续帧图像中物体位移的追踪。通过示例代码展示了如何读取视频、检测ShiTomasi角点、计算光流并绘制跟踪线，直至用户按下ESC键退出程序。

OpenCV实例：使用Lucas-Kanade算法计算光流

光流是指在连续帧图像中物体随时间发生的位移，它是计算机视觉、计算机图像处理等领域中重要的概念。在OpenCV中，通过使用Lucas-Kanade算法可以实现光流的计算。

Lucas-Kanade算法是一种基于局部区域的光流计算方法，它假设物体在图像上的像素值在小的范围内是恒定不变的，这样就可以通过计算不同像素位置之间灰度值的变化来求取物体的运动信息。

下面是使用OpenCV实现Lucas-Kanade算法计算光流的示例代码：

import cv2
import numpy as np
 
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
 
# ShiTomasi角点检测参数
feature_params =

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OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例编程

CodeVorter的博客

09-15

168

Lucas-Kanade光流算法是一种经典的光流计算方法，广泛应用于目标跟踪、运动估计等领域。在本文中，我们将使用OpenCV库实现Lucas-Kanade光流计算的示例程序。通过使用OpenCV库的相关函数，我们可以很容易地实现光流计算，并将其应用于目标跟踪、运动估计等实际问题中。接下来，通过不断读取视频的每一帧，并利用。最后，通过循环遍历视频的每一帧，不断更新上一帧的图像和特征点，实现对象的连续跟踪。接下来，我们将展示一个简单的示例，演示如何使用Lucas-Kanade光流算法来跟踪视频中的运动对象。

计算机视觉基础知识(十一)--OpenCV算法解析

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01-30

1546

举例说明:某产品的利润在售价为2元\5元\10元时分别为4元\10元\20元;商品的利润与售价的关系符合直线:y=2x;上述关系中,"2"称为回归系数,即斜率;回归系数表示商品的售价x变动一个单位时,利润y与之对应的变动关系;线性回归表示离散点总体上"最逼近"哪条直线;;这是一个无约束最优化的问题;分别对k和b求偏导,令偏导数为0,可得极值点;;散列函数或散列算法又称哈希函数:Hash Function;一种从任何一种数据中创建小的数字"指纹"的方法;

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【 Lucas-Kanade光流法】

格物致知

06-21

1154

Lucas-Kanade光流法是一种密集光流估计方法，用于计算图像中每个像素的运动向量。它假设在相邻帧之间，像素的灰度值不会发生大的变化，因此可以通过。具体来说，步骤3中需要解决一个最小二乘问题，即找到一个位移向量使得两幅图像之间的像素值残差最小。该线性方程组可以使用最小二乘法求解。最小化像素值残差的平方和来求解运动向量。分别表示第一幅图像和第二幅图像在位置。

Python+OpenCV学习（15）---Lucas Kanade 角点光流轨迹跟踪

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8716

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传统机器学习算法解析（opencv实现）

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06-15

4327

文本主要解析在传统机器学习当中一些小的算法与思想，只是传统机器学习算法当中的一小部分，更多传统机器学习算法可参考我的另外几篇博客链接1: PCA主成分分析链接2: Canny边缘检测算法链接3: K-Means聚类算法链接4: SIFT算法分析opencv大坑之BGR opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！谨记！注意点什么是线性回归？举个例子，某商品的利润在售价为2元、5元、10元时分别为4元、10元、20元，我们很容易得出商品的利润与售价的关系符合直线：y=2x.

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码农三叔

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1860

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172

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OpenCV快速入门九：OpenCV的算术与位运算

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opencv添加水印，opencv算术操作、opencv位操作、opencv图像融合 cv2.add、cv2.addWeighted,cv2.subtract,cv2.bitwise_not，cv2.bitwise_or,cv2.bitwise_xor,cv2.bitwise_and,图像加法，图像减法，与，或，非，异或，

【第二章：OpenCv算法的基本介绍与应用】

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OpenCv算法的基本介绍与应用

OpenCV处理图像和计算机视觉任务时常见的算法和功能

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08-28

1213

如Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测等，用于检测图像中的角点。：如Sobel、Scharr、Laplacian等，用于检测图像中的边缘。：包括阈值分割、区域增长、分水岭分割等，用于将图像分成不同的区域或对象。：包括均值去噪、高斯去噪、中值滤波等，用于减少图像中的噪声。：用于检测和描述图像中的关键特征，常用于对象匹配和识别。：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，用于图像处理和分割。：用于增强图像的对比度，特别适用于低对比度图像。：估计图像中像素的运动，用于分析视频中的动态。

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基于OpenCV的图像梯度与边缘检测研究

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摘要：图像缩放是通过调整图像尺寸实现几何变换的基础操作，OpenCV的cv2.resize()函数支持多种缩放方式。核心原理包括插值算法选择（INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC等）和尺寸比例计算。实现场景包括固定比例缩放、指定尺寸缩放、保持宽高比缩放等，应用涵盖图像预处理、多分辨率显示等。关键注意事项包括尺寸格式转换（width,height）、插值算法选择（缩小推荐INTER_AREA，放大推荐INTER_CUBIC）以及中文路径处理等问题。

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