使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow

该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像。

因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同。

对该程序的编译方法为:

假设程序的目录为:$ROOT_DENSE

在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件。

将第5, 6行修改为:

  1. add_executable( denseFlow denseFlow.cpp )
  2. target_link_libraries( denseFlow ${OpenCV_LIBS} )

接下来对程序进行编译:

  1. cd $ROOT_DENSE
  2. mkdir build
  3. cd build
  4. cmake ..
  5. make

注: 在使用该方法时,需要使用opecnv2.4.X版本,推荐使用2.4.10版本,如果已经安装opencv更高版本,如3.0,需要对其进行修改。

(因3.0中有bug,所以在处理图像数据过程中可能会出现问题),bug分析见:http://stackoverflow.com/questions/31996367/opencv-resize-fails-on-large-image-with-error-215-ssize-area-0-in-funct

当需要进行resize的图像长度大于2^31时,ssize.area()返回值为负值。因此需要注释掉下面语句:

  1. CV_Assert( ssize.area() > 0 )

对于图像的高度height 大于宽度width 的图像,需要对该语句进行注释:

  1. CV_Assert( dsize.area() > 0 )

如果在项目开发中需要使用不同版本的opencv,那么对不同版本opencv管理方法见:Ubuntu下多个版本OpenCV管理(Multiple Opencv version)

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