密集流提取框架DenseFlow安装与使用教程

密集流提取框架DenseFlow安装与使用教程

denseflowExtracting optical flow and frames项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denseflow

1. 项目目录结构及介绍

DenseFlow项目通常具有以下基本目录结构：

denseflow/
├── README.md       // 项目简介
├── include/        // 包含头文件
├── src/            // 源代码
│   ├── extract.cpp // 主要的提取流程实现
│   └── ...          // 其他相关源文件
├── build/          // 编译产生的二进制文件存放处
├── scripts/        // 辅助脚本
└── tests/           // 测试用例

include/ 目录包含项目所需的公共头文件，src/ 存放核心源代码，build/ 是编译后的可执行文件所在位置，scripts/ 可能有用于辅助安装或测试的脚本，而 tests/ 是测试代码。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件通常是 src/extract.cpp，这个文件包含了提取光学流和帧的入口点。在编译完成后，它会被转换成一个名为 denseflow 的可执行文件，你可以通过命令行调用来执行任务，例如：

./denseflow [参数列表] 输入视频路径

命令行参数包括算法选择、输出选项、步长等，这些将在后面详细介绍。

3. 项目的配置文件介绍

DenseFlow的配置主要是通过命令行参数进行的，而不是通过单独的配置文件。以下是部分重要参数的说明：

• -a: 指定光学流算法，如 tvl1。
• -b: 设置最大光流值。
• -f: 指定输出文件夹。
• -s: 设定帧提取的步长，0 表示提取所有帧，非零表示按指定步长跳过。
• -o: 输出根目录。
• --if: 当输入为图像序列而非视频时启用。

若需自定义其他配置项，可以在命令行中添加相应的标志来调整。例如，调整输出图像的高度、宽度等。

注意事项: 在使用前，确保已经正确安装了依赖库，如OpenCV，且满足项目要求的CUDA版本。编译时可能会遇到一些问题，比如缺失库文件，需要根据错误提示进行相应安装或者配置。

完成上述步骤后，你应该已经准备好了运行DenseFlow以从视频中提取光学流。记得根据你的具体需求对命令行参数进行适当调整。如果有任何疑问，可以参考项目README或其他开发者提供的安装指南。

denseflowExtracting optical flow and frames项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denseflow