运动物体检测+预测运动方向_opencv判断运动方向-优快云博客

该博客探讨了运动物体检测和预测运动方向的技术。作者首先尝试了背景运动估计方法，但由于摄像头抖动导致效果不佳，转而使用光流法。运动预测通过相邻帧特征点的位移来估算物体的运动向量。虽然速度影响了向量的长度，但能大致预测物体的下一帧位置。最终展示了预测效果，并提出未来可能通过运动补偿和模型训练来优化预测精度。源码可在优快云下载。

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运动物体检测+预测运动方向

一开始的时候我想了好久，都觉得好玄学啊，我在运动的时候，可以乱溜达，我想怎么动怎么动，又不是什么规则的运动，都不是什么可以拟合的曲线，那预测位置多奇怪啊,我可能这一秒的趋势是往前运动，但是我突然想不开非要退一下呢qaq，就感觉有点奇怪

运动物体检测

一开始想的是采用背景运动估计的方法去做的，但是在我测试的时候，我固定了摄像头位置，但是由于摄像头好像会自动聚焦然后会有点放大缩小，图像在抖动，而我又是以摄像头读取到的第一帧图像为基础背景去比较的，就导致背景自己就觉得自己在动，就很诡异，效果并不好，代码如下：

import cv2
import numpy as np
 
cap = cv2.VideoCapture(0)

es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
background = None
 
while True:
  ret, frame = cap.read()
  gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (21, 21), 0)
 
  # 将第一帧设为背景
  if background is None:
    background = gray_img
    continue
  img = cv2.absdiff(background, gray_img)
  img = cv2.threshold(img, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 
  img = cv2.dilate(img, es, iterations=2)
  # 框选
  contours, hierarchy = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  for c in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2)
 
  cv2.imshow('contours', frame)
  cv2.imshow('dis', img)
 
  key = cv.waitKey(30)
    if key == 27:
        break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

然后就改变了想法，采用了光流法，因为很方便就能反馈相邻两帧的相应特征点的坐标，但是缺陷就在于取得特征点有些是无用的
其中角点检测我参考的博客是：
Harris角点检测数学计算过程与CornerHarris方法参数的一点说明【DataWhale学习记录】
角点检测详细总结及代码示例
光流法参考的是：
SLAM代码（光流法）

运动预测

我一开始采取的是取相邻两帧之间的特征点的位置,轨迹就是两点连接起来，预测出的运动方向用向量表示，因为没办法直接在图上画出向量，所以我选择了自己计算一下然后用三条线画一个向量出来

        x = 10*(x1 - x0) + x0
        y = 10*(y1 - y0) + y0
        x2 = (x - x0)