OpenCV实现光流法:稠密光流算法实例

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本文介绍了如何使用OpenCV实现稠密光流算法,该算法用于检测图像中像素点的运动信息。通过Gunnar Farneback算法,可以计算每个像素的位移矢量,从而进行物体的运动检测和跟踪,适用于视频分析和计算机视觉领域。

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OpenCV实现光流法:稠密光流算法实例

稠密光流算法是光流法中的一种,它尝试捕捉图像中所有像素点的运动信息。OpenCV提供了实现稠密光流算法的函数,本文将介绍如何使用OpenCV实现稠密光流算法。

在开始之前,我们需要明确几个概念:

  1. 光流法:通过比较相邻帧之间的像素变化来检测物体的运动。

  2. 稠密光流算法:在图像上的每个像素位置都计算出一个对应的位移矢量,用于描述该像素在两帧之间的运动情况。

  3. Gunnar Farneback算法:一种常用的稠密光流算法,可用于计算背景中移动的目标物体。

接下来,让我们来看一下如何使用OpenCV实现稠密光流算法。

首先,导入必要的库:

import cv2
import numpy as np

然后,读取视频并将第一帧设为基准帧:

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