机器学习：opencv--光流估计

目录

前言

一、光流估计前提

1.亮度恒定

2.小运动

3.空间一致

二、光流估计案例

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前言

        光流估计（Optical Flow Estimation）是计算机视觉中的一种技术，用于估计在连续帧图像中物体或场景的运动。它基于假设：在短时间间隔内，物体表面的亮度保持不变，并且相邻帧之间的小区域的运动可以用一个光流场来表示。

 

一、光流估计前提

1.亮度恒定

        同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。

 

2.小运动

        随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。 

 

3.空间一致

        一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。所以需要连立n多个方程求解。

 

二、光流估计案例

import numpy as np
import cv2# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')
# 随机生成颜色,用于绘制轨迹
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 读取视频的第一帧
ret, old_frame = cap.read()old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 定义特征点检测参数
feature_params = dict(maxCorners=100,  # 最大角点数量qualityLevel=0.3,  # 角点质量阈值minDistance=7)  # 最小距离 用于分散角点p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)  # **:关键字参数解包,用于将字典解包为关键字参数
# print(p0)# 创建一个与当前帧大小相同的全零掩模,用于绘制轨迹
mask = np.zeros_like(old_frame)# 定义Lucas-Kanade光流参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),  # 窗口大小maxLevel=2)  # 金字塔层数# 主循环,处理视频的每一帧
while (True):# 读取下一帧ret, frame = cap.read()# 检查是否成功读取到帧if not ret:breakframe_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 光流估计p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)"""p1：当前帧中对应于p0的新位置（光流计算得到的特征点坐标）。st：状态数组，表示每个点是否成功跟踪（1表示成功，0表示失败）。err：误差数组，包含跟踪每个点的误差信息。"""# 选择好的点(状态为1的点)good_new = p1[st == 1]good_old = p0[st == 1]# 绘制轨迹for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):a, b = new.ravel()  # 获取新点的坐标或者[a,b]= newc, d = old.ravel()  # 获取旧点的坐标a, b, c, d = int(a), int(b), int(c), int(d)  # 转换为整数# 在掩模上绘制线段,连接新点和旧点mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)cv2.imshow('mask', mask)# 将掩模添加到当前帧上,生成最终图像img = cv2.add(frame, mask)# 显示结果图像cv2.imshow('frame', img)# 等待150ms,检测是否按下了Esc键(键码为27)k = cv2.waitKey(150) & 0xffif k == 27:  # 按下ESc键,退出循环break# 更新旧灰度图和旧特征点old_gray = frame_gray.copy()p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)  # 重新整理特征点为适合下次计算的形状:(38,2)-->(38,1,2)
# 释放资源
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

输出：

将人物的行动轨迹记录下来