cv2光流法

最新推荐文章于 2024-06-03 22:56:06 发布

cchangcs

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分类专栏： Opencv(CV2)学习与实战 Python 文章标签： cv2 光流法 calcOpticalFlowPyrLK 稠密光流 calcOpticalFlowFarneback

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_39611196/article/details/81166057

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本文详述了如何利用cv2模块中的calcOpticalFlowPyrLK函数进行光流法计算，解释了光流的概念及其在图像处理中的应用，如运动重建、视频压缩和视频稳定，并提供了稠密光流的代码示例及运行结果展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本篇博客主要介绍cv2模块中光流法，cv2.calcOpticalFlowPyrLK()。

由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动成为光流。

它是一个2D向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像的移动。

光流法的应用领域：

（1）、由运动重建结构

（2）、视频压缩

（3）、Video Stabilization

示例代码：

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('../data/slow.flv')

# ShiTomasi corner detection的参数
feature_params = dict(maxCorners=100,
                      qualityLevel=0.3,
                      minDistance=7,
                      blockSize=7)
# 光流法参数
# maxLevel 未使用的图像金字塔层数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),

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