光流法实现 python

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mob64ca12d8821d 2024-09-24 08:11:54 ©著作权

文章标签 光流法光流计算机视觉 文章分类 Python 后端开发

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光流法实现 Python: 一种基础的计算机视觉技术

光流法是一种用于计算相邻帧图像之间运动的技术，广泛应用于计算机视觉中的对象跟踪、运动检测和视频稳定。在这篇文章中，我们将探讨光流法的基本原理，并展示如何在 Python 中实现这一方法。

光流法的基本原理

光流法是基于图像亮度不变性的假设。也就是说，相邻的两帧图像之间同一个物体的亮度不会发生变化。通过这一假设，能够推导出物体在图像中的运动。

光流法公式为：

$$ I_x u + I_y v + I_t = 0 $$

其中：

( I_x )：图像在 x 方向的梯度
( I_y )：图像在 y 方向的梯度
( I_t )：图像时间变化的梯度
( u ) 和 ( v )：物体在 x 和 y 方向上的运动

流程图

通过以下流程图，可以更直观地了解光流法的基本实现步骤：

flowchart TD
    A[读取视频或图像序列] --> B[转换为灰度图像]
    B --> C[计算图像梯度]
    C --> D[应用光流法计算运动向量]
    D --> E[绘制光流矢量]
    E --> F[显示结果]

实现光流法的 Python 代码示例

以下代码利用 OpenCV 库实现光流法。确保你已经安装了 OpenCV，可以通过 pip install opencv-python 来安装。

import cv2
import numpy as np

# 从视频文件读取
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')

# 读取第一帧
ret, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置光流参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
                 maxLevel=2,
                 criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# 创建一个掩膜以绘制光流
mask = np.zeros_like(prev_frame)

while True:
    # 读取下一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # 计算每个点的运动向量
    h, w = gray.shape
    y, x = np.mgrid[0:h, 0:w]
    fx, fy = flow[..., 0], flow[..., 1]

    # 在掩膜上绘制光流矢量
    for i in range(0, h, 10):  # 步长设置为10
        for j in range(0, w, 10):
            if abs(fx[i, j]) > 1 or abs(fy[i, j]) > 1:
                mask = cv2.line(mask, (j, i), (int(j + fx[i, j]), int(i + fy[i, j])), (0, 255, 0), 2)
                frame = cv2.circle(frame, (j, i), 3, (0, 0, 255), -1)

    img = cv2.add(frame, mask)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Optical Flow', img)

    # 结束条件
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:  # 按 'ESC' 退出
        break

    # 更新前一帧
    prev_gray = gray

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()