Opencv Python版学习笔记（五）光流跟踪 Lucas-Kanade（LK）算法

最新推荐文章于 2025-03-01 17:30:27 发布
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分类专栏： Opencv Python 文章标签： 光流法 Python Opencv LK
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本文介绍了Python版OpenCV中Lucas-Kanade（LK）光流算法的应用，包括金字塔LK算法的参数解析及光流计算前的特征点检测。通过`goodFeaturesToTrack`函数获取初始特征点，然后使用`calcOpticalFlowPyrLK`进行光流跟踪。示例代码中包含视频读取和效果展示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Lucas-Kanade算法最初也是计算稠密光流的，后来成为求稀疏光流的一种重要方法，这里要介绍的是金字塔LK算法：

在Python函数原型为：nextPts, status, err = calcOpticalFlowPyrLK(prevImg, nextImg, prevPts[, nextPts[, status[, err[, winSize[, maxLevel[, criteria[, flags[, minEigThreshold]]]]]]]])

参数说明：prevImage 前一帧8-bit图像

                  nextImage 当前帧8-bit图像

                  prevPts 待跟踪的特征点向量

                  nextPts 输出跟踪特征点向量

                  status 特征点是否找到，找到的状态为1，未找到的状态为0

                  err 输出错误向量，（不太理解用途...）

                  winSize 搜索窗口的大小

                  maxLevel 最大的金字塔层数

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光流 | OpenCV中的Lucas-Kanade光流与稠密光流：基于Opencv+Python（附代码）
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