OpenCV基于稠密光流實現(xiàn)視頻跟蹤詳解
更新時間:2023年02月20日 08:49:05 作者:音視頻開發(fā)老舅
這篇文章主要為大家詳細介紹了OpenCV如何基于稠密光流實現(xiàn)視頻跟蹤功能,文中的示例代碼講解詳細,具有一定的借鑒價值,需要的可以參考一下
1、概述
案例:基于稠密光流的視頻跟蹤
API介紹:
calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags );
- prev:前一幀單通道CV_8UC1圖像
- next:當前幀單通道CV_8UC1圖像
- flow:輸出的光流數(shù)據(jù)
- pyr_scale:金字塔上下兩層的尺度關系
- levels:金字塔層數(shù)
- winsize:窗口大小
- iterations:迭代次數(shù)
- poly_n:像素領域大小,一般是5、7
- poly_sigma:高斯標準差一般是1~1.5
- flags:計算方法:主要包括OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW和OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN
實現(xiàn)步驟:
1.實例化VideoCapture
2.使用其open方法打開視頻文件
3.獲取視頻第一幀并得到其灰度圖(因為稠密光流輸入只支持單通道8位)
4.while(true)循環(huán)讀取視頻幀
5.將當前幀灰度化
6.執(zhí)行稠密光流函數(shù),并輸出光流數(shù)據(jù)
7.將光流數(shù)據(jù)繪制出來
8.顯示光流數(shù)據(jù)
2、代碼示例
(ps:界面中的按鈕元素使用到了Qt)
HF_Object_Tracking::HF_Object_Tracking(QWidget *parent) : MyGraphicsView{parent} { this->setWindowTitle("稠密光流對象跟蹤"); QPushButton *btn = new QPushButton(this); btn->setText("選擇視頻"); connect(btn,&QPushButton::clicked,[=](){ choiceVideo(); }); } void HF_Object_Tracking::choiceVideo(){ path = QFileDialog::getOpenFileName(this,"請選擇視頻","/Users/yangwei/Downloads/",tr("Image Files(*.mp4 *.avi)")); qDebug()<<"視頻路徑:"<<path; hfObjectTracking(path.toStdString().c_str()); } void HF_Object_Tracking::hfObjectTracking(const char* filePath){ VideoCapture capture; capture.open(filePath); if(!capture.isOpened()){ qDebug()<<"視頻路徑為空"; return; } Mat frame,gray; Mat prev_frame ,prev_gray; Mat flowResult,flowData; capture.read(frame);//讀取第一幀數(shù)據(jù) //轉灰度圖 cvtColor(frame,prev_gray,COLOR_BGR2GRAY);//將frame轉灰度圖賦值給前一幀 while(capture.read(frame)){ cvtColor(frame,gray,COLOR_BGR2GRAY); if(!prev_gray.empty()){ //稠密光流跟蹤 calcOpticalFlowFarneback(prev_gray,gray,flowData, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0); cvtColor(prev_gray, flowResult, COLOR_GRAY2BGR); for (int row = 0; row < flowResult.rows; row++) { for (int col = 0; col < flowResult.cols; col++) { const Point2f fxy = flowData.at<Point2f>(row, col); if (fxy.x > 1 || fxy.y > 1) { line(flowResult, Point(col, row), Point(cvRound(col + fxy.x), cvRound(row + fxy.y)), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); circle(flowResult, Point(col, row), 2, Scalar(0, 0, 255), -1); } } } imshow("flow", flowResult); imshow("input", frame); } // imshow("frame",frame); int key = waitKey(1); if(key==27){ break; } } }
3、圖像演示
到此這篇關于OpenCV基于稠密光流實現(xiàn)視頻跟蹤詳解的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV視頻跟蹤內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!