视觉SLAM实践入门——（19）视觉里程计之多层光流法（光流金字塔）

最新推荐文章于 2025-05-14 15:09:28 发布

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本文介绍了光流法在处理大运动场景时的问题，即单层光流法由于窗口限制可能导致跟踪丢失。多层光流法通过图像金字塔解决了这一问题，通过对上层图像的光流估计来改善下层的跟踪效果。文中详细阐述了多层光流法的步骤，并给出了OpenCV中的光流金字塔接口。此外，还提供了一个自定义的光流跟踪类实现，包括反向光流法和单层光流法的计算过程。最后，通过实例展示了不同光流方法的跟踪结果，并与OpenCV的光流估计进行了比较。

对于单层光流法，每次迭代求解增量方程使用了8x8窗口的所有像素点的信息，当运动较大，使得估计点在下一帧图像的位置超出了这个窗口，这时光流法就会跟丢这个点

多层光流法基于图像金字塔，通过对上层图像使用光流法得到估计值（同样的8x8窗口，但是上层图像分辨率较小，因此可以估计更大的运动），再将估计值反馈到下层作为计算的初始值，从而解决单层光流法无法估计较大运动等问题

多层光流法的过程

1、寻找GFTT角点

2、计算图像金字塔

3、对图像金字塔，从上至下使用单层光流法

验证时可以与opencv的光流金字塔估计的位置进行对比，opencv提供的光流金字塔接口：

void cv::calcOpticalFlowPyrLK	(	
InputArray 	prevImg,
InputArray 	nextImg,
InputArray 	prevPts,
InputOutputArray 	nextPts,
OutputArray 	status,
OutputArray 	err,
Size 	winSize = Size(21, 21),
int 	maxLevel = 3,
TermCriteria 	criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01),
int 	flags = 0,
double 	minEigThreshold = 1e-4 
)

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

//#include <list>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
using namespace cv;

#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>


//定义一个用于光流跟踪的类
class OpticalFlowTracker
{
public:
	OpticalFlowTracker(
		const Mat &img1,
		const Mat &img2,
		const vector<KeyPoint> &kp1,
		vector<KeyPoint> &kp2,
		vector<bool> &success,
		bool inverse = true,
		bool has_initial = false
	) : _img1(img1), _img2(img2), _kp1(kp1), _kp2(kp2), _success(success), _inverse(inverse), _has_initial(has_initial){};

	void calculateOpticalFlow(const Range &range);
		 
private:
	const Mat &_img1;
	const Mat &_img2;
	const vector<KeyPoint> &_kp1;
	vector<KeyPoint> &_kp2;
	vector<bool> &_success;
	bool _inverse = true;		//_inverse = true 使用反向光流法
	bool _has_initial = false;	//单目相机初始化后，这个标志置为true
};


//下面使用了源码，没有修改
inline float GetPixelValue(const cv::Mat &img, float x, float y) {
    //不严谨的边界检测
	//1：后面使用了多个像素进行平滑处理，如果传入点在最后一行会导致指针越界
	//2：如果传入点在最后一列，不再是使用2*2方块进行平滑处理（其中一个点位于下一行的第一列）
    if (x < 0) x = 0;
    if (y < 0) y = 0;
    if (x >= img.cols) x = img.cols

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