光流稠密度检测运动物体calcOpticalFlowFarneback()方法的理解
prev:前一帧图像8位
next:当前帧图像8位
flow:计算出的光流图像
pyr_scale:金字塔层数,取经典参数0.5
levels:初始化金字塔层数
intertions:迭代次数
poly_n:像素邻域的大小
poly_sigma:高斯标准差
#include <iostream>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/video/tracking.hpp>
using namespace std;

本文深入探讨了使用calcOpticalFlowFarneback方法进行光流稠密度检测以识别运动物体的概念。通过调整参数如金字塔层数、初始化金字塔层数、迭代次数和像素邻域大小,可以有效地计算前后两帧图像间的光流图像。
最低0.47元/天 解锁文章
2843

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



