// Lucas-Kanade method Optical Flow in OpenCV
// BJTShang, 2016-12-13 #include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h> const int MAX_CORNERS = 500; int main(int argc, char** argv){
IplImage* imgA = cvLoadImage("/home/bjtshang/cpp_ws/opencv/data/OpticalFlow0.jpg",
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
IplImage* imgB = cvLoadImage("/home/bjtshang/cpp_ws/opencv/data/OpticalFlow1.jpg",
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // image to show the optical flow vectors
IplImage* imgC = cvLoadImage("/home/bjtshang/Desktop/OpticalFlow1.jpg",
CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); CvSize img_size = cvGetSize(imgA);
CvSize win_size = cvSize(50, 50);
int corner_count = MAX_CORNERS; // get the features (detect corners) need to be tracked
IplImage* imgEig = cvCreateImage(img_size, IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage* imgTmp = cvCreateImage(img_size, IPL_DEPTH_32F, 1); CvPoint2D32f* cornersA = new CvPoint2D32f[corner_count]; cvGoodFeaturesToTrack(imgA, imgEig, imgTmp, cornersA, &corner_count,
0.02, 8.0, 0, 3, 0, 0.04); // find sub-pixel corners
cvFindCornerSubPix(imgA, cornersA, corner_count,
win_size, cvSize(-1,-1),
cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.1)); char features_found[MAX_CORNERS];
float feature_errors[MAX_CORNERS]; CvSize pyr_size = cvSize(imgA->width+8, imgB->height/3); IplImage* pyrA = cvCreateImage(pyr_size, IPL_DEPTH_32F, 1);
IplImage* pyrB = cvCreateImage(pyr_size, IPL_DEPTH_32F, 1); CvPoint2D32f* cornersB = new CvPoint2D32f[MAX_CORNERS]; cvCalcOpticalFlowPyrLK(imgA, imgB, pyrA, pyrB, cornersA, cornersB,
corner_count, win_size,
10, features_found, feature_errors,
cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.1),
0
); for(int i=0; i<corner_count; i++){
if(features_found[i]==0 || feature_errors[i] > 550){
printf("Error is: %f\n", feature_errors[i]);
continue;
}
//printf("Got it\n");
CvPoint p1 = cvPoint(cvRound(cornersA[i].x), cvRound(cornersA[i].y));
CvPoint p2 = cvPoint(cvRound(cornersB[i].x), cvRound(cornersB[i].y));
cvLine(imgC, p1, p2, CV_RGB(255, 0, 0), 1);
}
cvNamedWindow("imgA", 0);
cvNamedWindow("imgB", 0);
cvNamedWindow("Optical_flow", 0);
cvShowImage("imgA", imgA);
cvShowImage("imgB", imgB);
cvShowImage("Optical_flow", imgC); cvWaitKey(0);
return 0;
}

  

金字塔Lucas-Kanande光流算法实现的更多相关文章

  1. Lucas–Kanade光流算法学习

    Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法.它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出.         光流(Optical flow or optic f ...

  2. 光流算法:Brox算法(转载)

    参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. ...

  3. 光流算法:Brox算法

    参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. ...

  4. LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围

    LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在 ...

  5. 光流算法:关于OpenCV读写middlebury网站给定的光流的代码

    Middlebury是每个研究光流算法的人不可能不使用的网站,Middlebury提供了许多标准的测试库,这极大地推进了光流算法的进展.Middlebury提供的标准库,其计算出的光流保存在后缀名为. ...

  6. 光流算法:Brox光流的OpenCV源码解析

    OpenCV中DeepFlow代码其实是Brox光流,而非真正的DeepFlow光流,在将近一个月的研究.移植及优化过程中,对Brox光流有了较深刻的认识.我对OpenCV中源码进行了详细的分析,并以 ...

  7. LK光流算法的三个假设

    在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候,一个很明显的特点是LK算法(包括其他光流算法)不能计算"大运动",加上金子塔的方法稍微好点. 这是什么 ...

  8. cvCalcOpticalFlowPyrLK的使用--基于高斯金字塔的稀疏光流特征集求解

    void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr, ...

  9. 优化梯度计算的改进的HS光流算法

    前言 在经典HS光流算法中,图像中两点间的灰度变化被假定为线性的,但实际上灰度变化是非线性的.本文详细分析了灰度估计不准确造成的偏差并提出了一种改进HS光流算法,这种算法可以得到较好的计算结果,并能明 ...

随机推荐

  1. jenkins邮件配置

    jenkins自带的邮件管理太弱了,为了能按自定义的方式发送邮件,需要安装一个插件: Jenkins Email Extension Plugin.   1.配置邮件:通过"系统管理&quo ...

  2. Linux下yum安装MySQL

    写这篇文章的原因是:在刚开始使用Linux操作系统时想要搭建LAMP环境,于是开始在Google和百度上各种寻找资料,碰到了不是很多的问题后,我决定写这篇文章总结一下在Linux下yum安装MySQL ...

  3. JavaScript子窗口调用父窗口变量和函数的方法

    在做一个父窗口开启子窗口并且在子窗口关闭的时候调用父窗口的方法,达到局部刷新的目的. 父窗口: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 ...

  4. docker学习(4) 一些常用操作

    继续docker的学习之旅,今天练习一些常用的命令: 一.镜像相关 1.1 列出本机所有镜像 docker images 后面的操作,都以ubuntu做为练习的目标. 另外:如果某些镜像文件不想要了, ...

  5. [LeetCode] Longest Absolute File Path 最长的绝对文件路径

    Suppose we abstract our file system by a string in the following manner: The string "dir\n\tsub ...

  6. [LeetCode] Remove Duplicates from Sorted List II 移除有序链表中的重复项之二

    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numb ...

  7. Ubuntu安装Hadoop与Spark

    更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo a ...

  8. UNC 目录格式检测C#代码

    /// <summary> /// if path is UNC( Universal Naming Convention) path return or return false. // ...

  9. Servlet中以HashMap存放临时变量,解决跳转新页面请求参数过多时浏览器地址栏超长

    具体使用方法如下: 1.在跳转之前将需要的参数串encodeURIComponent后作为参数value,UUID作为key一起POST到Servlet保存到HashMap中: 2.在Servlet发 ...

  10. Nginx相关集合

    http://www.cnblogs.com/kamil/p/5163182.html LNMP搭建(yum) Nginx基本使用 http://www.cnblogs.com/kamil/p/516 ...