Opencv中三个光流跟踪函数

在slam里，光流跟踪判断图像中某一物体的动态性，主要包括3个函数：

1、goodFeaturesToTrack函数

作用：提取输入图像中像素级别的角点，支持harris角点和Shi Tomasi角点。

函数原型：

void goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners,  
                          int maxCorners, double qualityLevel, double minDistance,  
						  InputArray mask=noArray(), int blockSize=3,  
                          bool useHarrisDetector=false, double k=0.04 ); 

参数说明：

• 第一个参数：此函数的输入参数，输入为灰度图像；
• 第二个参数：此函数的输出参数，输出为角点，保存类型为vector或数组；
• 第三个参数：表示函数提取到角点的数量最大值；
• 第四个参数：表示检测到的角点的质量等级（通常是0.10到0.01之间的数值，不能大于1.0）；
• 第五个参数：表示两个角点间最小间距，以像素为单位，间距小于此像素值的像素会被合并；
• 第六个参数：一般为cv::Mat类型，维度和输入一致，mask值为0处不进行角点检测；
• 第七个参数：表示在计算角点时参与运算的区域大小，常用值为3，但是如果图像的分辨率较高则可以考虑使用较大一点的值；
• 第八个参数：表示是否使用Harris角点检测，为false，则使用Shi-Tomasi角点；
• 第九个参数：提取Harris角点用到的中间参数，一般取经验值0.04~0.06。当为Shi-Tomasi角点时，此参数不起作用；