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追跡アルゴリズムのベースとして、次の関数を使用します。

//1. つまり、機能を検出します。この関数は、良い機能のみを抽出し、

cv::goodFeaturesToTrack(gray_prev, // the image 
features,   // the output detected features
max_count,  // the maximum number of features 
qlevel,     // quality level
minDist);   // min distance between two features

// 2.特徴を追跡する

cv::calcOpticalFlowPyrLK(
gray_prev, gray, // 2 consecutive images
points_prev, // input point positions in first im
points_cur, // output point positions in the 2nd
status,    // tracking success
err);      // tracking error

cv::calcOpticalFlowPyrLK入力として前の画像から点のベクトルを取り、次の画像の適切な点を返します。良い機能ではなく、各ピクセルのオピカル フローを計算したいとします。

別の意味で、(1,1) から (m,n) へのオプティカル フローの計算を開始します。

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cv::calcOpticalFlowPyrLK はスパース OF を行います。つまり、各ピクセルに対して必要な場合は、特徴点から、使用します。

calcOpticalFlowFarneback .

密なオプティカル フローを計算します (Gunnar Farneback のアルゴリズムを使用)。

于 2014-01-05T14:29:27.963 に答える