OpenCV 4.10.0
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samples/cpp/lkdemo.cpp

使用 Lucas-Kanade 光流算法的示例

#include <iostream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
static void help()
{
// 打印欢迎信息和 OpenCV 版本
cout << "\n这是一个使用 Lucas-Kanade 光流算法的示例 lkdemo(),\n"
"使用 OpenCV 版本 " << CV_VERSION << endl;
cout << "\n默认使用相机,但您可以提供视频路径作为参数。\n";
cout << "\n热键:\n"
"\tESC - 退出程序\n"
"\tr - 自动初始化跟踪\n"
"\tc - 删除所有点\n"
"\tn - 切换“夜间”模式\n"
"要添加/删除特征点,请单击它\n" << endl;
}
Point2f point;
bool addRemovePt = false;
static void onMouse( int event, int x, int y, int /*flags*/, void* /*param*/ )
{
if( event == EVENT_LBUTTONDOWN )
{
point = Point2f((float)x, (float)y);
addRemovePt = true;
}
}
int main( int argc, char** argv )
{
TermCriteria termcrit(TermCriteria::COUNT|TermCriteria::EPS,20,0.03);
Size subPixWinSize(10,10), winSize(31,31);
const int MAX_COUNT = 500;
bool needToInit = false;
bool nightMode = false;
help();
cv::CommandLineParser parser(argc, argv, "{@input|0|}");
string input = parser.get<string>("@input");
if( input.size() == 1 && isdigit(input[0]) )
cap.open(input[0] - '0');
else
cap.open(input);
if( !cap.isOpened() )
{
cout << "无法初始化捕获...\n";
return 0;
}
namedWindow( "LK Demo", 1 );
setMouseCallback( "LK Demo", onMouse, 0 );
Mat gray, prevGray, image, frame;
vector<Point2f> points[2];
for(;;)
{
cap >> frame;
if( frame.empty() )
break;
frame.copyTo(image);
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
if( nightMode )
image = Scalar::all(0);
if( needToInit )
{
// 自动初始化
goodFeaturesToTrack(gray, points[1], MAX_COUNT, 0.01, 10, Mat(), 3, 3, 0, 0.04);
cornerSubPix(gray, points[1], subPixWinSize, Size(-1,-1), termcrit);
addRemovePt = false;
}
else if( !points[0].empty() )
{
vector<uchar> status;
vector<float> err;
if(prevGray.empty())
gray.copyTo(prevGray);
calcOpticalFlowPyrLK(prevGray, gray, points[0], points[1], status, err, winSize,
3, termcrit, 0, 0.001);
size_t i, k;
for( i = k = 0; i < points[1].size(); i++ )
{
if( addRemovePt )
{
if( norm(point - points[1][i]) <= 5 )
{
addRemovePt = false;
continue;
}
}
if( !status[i] )
continue;
points[1][k++] = points[1][i];
circle( image, points[1][i], 3, Scalar(0,255,0), -1, 8);
}
points[1].resize(k);
}
if( addRemovePt && points[1].size() < (size_t)MAX_COUNT )
{
vector<Point2f> tmp;
tmp.push_back(point);
cornerSubPix( gray, tmp, winSize, Size(-1,-1), termcrit);
points[1].push_back(tmp[0]);
addRemovePt = false;
}
needToInit = false;
imshow("LK Demo", image);
char c = (char)waitKey(10);
if( c == 27 )
break;
switch( c )
{
case 'r'
needToInit = true;
break;
case 'c'
points[0].clear();
points[1].clear();
break;
case 'n'
nightMode = !nightMode;
break;
}
std::swap(points[1], points[0]);
cv::swap(prevGray, gray);
}
return 0;
}
用于命令行解析的类。
定义 utility.hpp:820
n 维密集数组类。
定义 mat.hpp:812
void copyTo(OutputArray m) const
将矩阵复制到另一个矩阵。
bool empty() const
如果数组没有元素,则返回 true。
用于指定图像或矩形大小的模板类。
定义 types.hpp:335
定义迭代算法终止条件的类。
定义 types.hpp:886
用于从视频文件、图像序列或相机捕获视频的类。
定义 videoio.hpp:731
virtual bool open(const String &filename, int apiPreference=CAP_ANY)
打开视频文件或捕获设备或 IP 视频流以进行视频捕获。
virtual bool isOpened() const
如果视频捕获已初始化,则返回 true。
#define CV_VERSION
定义 version.hpp:19
double norm(InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray())
计算数组的绝对范数。
void swap(Mat &a, Mat &b)
交换两个矩阵。
@ circle
定义 gr_skig.hpp:62
void imshow(const String &winname, InputArray mat)
在指定的窗口中显示图像。
int waitKey(int delay=0)
等待按下键。
void namedWindow(const String &winname, int flags=WINDOW_AUTOSIZE)
创建窗口。
void setMouseCallback(const String &winname, MouseCallback onMouse, void *userdata=0)
为指定的窗口设置鼠标处理程序。
void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
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)
确定图像上的强角点。
void cornerSubPix(InputArray image, InputOutputArray corners, Size winSize, Size zeroZone, TermCriteria criteria)
细化角点位置。
void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
使用具有金字塔的迭代 Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流...
int main(int argc, char *argv[])
定义 highgui_qt.cpp:3
GOpaque< Size > size(const GMat &src)
从 Mat 获取尺寸。
与磁盘上文件关联的文件存储的“黑盒”表示。
定义 core.hpp:102
STL 命名空间。