cvCalcOpticalFlowPyrLK的使用

计算一个稀疏特征集的光流,使用金字塔中的迭代 Lucas-Kanade 方法

void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
                             const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
                             int count, CvSize win_size, int level, char* status,
                             float* track_error, CvTermCriteria criteria, int flags );
prev
在时间 t 的第一帧
curr
在时间 t + dt 的第二帧
prev_pyr
第一帧的金字塔缓存. 如果指针非 NULL , 则缓存必须有足够的空间来存储金字塔从层 1 到层 #level 的内容。尺寸 (image_width+8)*image_height/3 比特足够了
curr_pyr
与 prev_pyr 类似, 用于第二帧
prev_features
需要发现光流的点集
curr_features
包含新计算出来的位置的 点集
count
特征点的数目
win_size
每个金字塔层的搜索窗口尺寸
level
最大的金字塔层数。如果为 0 , 不使用金字塔 (即金字塔为单层), 如果为 1 , 使用两层,下面依次类推。
status
数组。如果对应特征的光流被发现,数组中的每一个元素都被设置为 1, 否则设置为 0。
error
双精度数组,包含原始图像碎片与移动点之间的差。为可选参数,可以是 NULL .
criteria
准则,指定在每个金字塔层,为某点寻找光流的迭代过程的终止条件。
flags
其它选项:
  • CV_LKFLOW_PYR_A_READY , 在调用之前,第一帧的金字塔已经准备好
  • CV_LKFLOW_PYR_B_READY , 在调用之前,第二帧的金字塔已经准备好
  • CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES , 在调用之前,数组 B 包含特征的初始坐标 (Hunnish: 在本节中没有出现数组 B,不知是指的哪一个)

函数 cvCalcOpticalFlowPyrLK 实现了金字塔中 Lucas-Kanade 光流计算的稀疏迭代版本 ([Bouguet00])。 它根据给出的前一帧特征点坐标计算当前视频帧上的特征点坐标。 函数寻找具有子象素精度的坐标值。

两个参数 prev_pyr 和 curr_pyr 都遵循下列规则: 如果图像指针为 0, 函数在内部为其分配缓存空间,计算金字塔,然后再处理过后释放缓存。 否则,函数计算金字塔且存储它到缓存中,除非设置标识 CV_LKFLOW_PYR_A[B]_READY 。 图像应该足够大以便能够容纳 Gaussian 金字塔数据。调用函数以后,金字塔被计算而且相应图像的标识可以被设置,为下一次调用准备就绪 (比如:对除了第一个图像的所有图像序列,标识 CV_LKFLOW_PYR_A_READY 被设置).

 

上面的对opencv中对这个函数的具体介绍: 我把自己使用中获得的收获写下

1 这里的pre 和 cur 分别代表我们需要跟踪图像的前一帧和当前帧,对物体的跟踪,我们在第一帧的时候一般是定位特征点,同时把这帧保存为 pre ,那么处理第二帧的时候这两个参数都会有了。可以进行跟踪了。

2 关于 flag, 根据我们的金字搭是否建立了,设置不同的值,一般在第一次使用0,在一帧处理完了保留当前金字塔为前一帧金字塔,下次处理时候直接可以使用。


转载自:http://www.cnblogs.com/xingma0910/archive/2012/07/26/2610281.html

你可能感兴趣的:(cvCalcOpticalFlowPyrLK的使用)