Python实现Horn-Schunck光流算法及源码

Python实现Horn-Schunck光流算法及源码

Horn-Schunck光流算法是一种用于计算图像序列中像素点在时间上的运动状态的经典方法。本文将介绍如何使用Python实现基于Horn-Schunck算法的光流计算，并提供完整的源代码。

一、什么是Horn-Schunck光流算法？

Horn-Schunck光流算法是一种基于亮度恒定假设的光流计算方法，其基本假设是同一物体在不同时间点上的灰度值保持不变。该算法基于以下两个方程：

∂u/∂x + ∂v/∂y + ∂I/∂t = 0

|∇u|^2 + |∇v|^2 ≤ λ/ρ^2

其中，u和v是像素点在x、y方向上的速度分量，I是图像中像素点在相邻帧之间的灰度变化，λ和ρ是正则化参数。

二、Python实现Horn-Schunck光流算法

下面的代码展示了如何使用Python实现基于Horn-Schunck算法的光流计算。代码主要分为以下几个步骤：

1.读取两帧图像并转换为灰度图像

2.初始化像素点在x、y方向上的速度分量，并迭代进行以下步骤：

3.计算当前像素点在x、y方向上的速度分量和灰度变化

4.计算当前像素点的速度向量和灰度变化的加权平均数

5.更新像素点在x、y方向上的速度分量

6.重复步骤3-5直到速度分量不再发生变化

代码如下：

import cv2
import numpy as np

读取两帧图像并转换为灰度图像

frame1 = cv2.imread(‘frame1.