图像腐蚀

  1. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>//OpenCV highgui 模块头文件 ~
  2. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//OpenCV 图像处理头文件
  3. using namespace cv; // 包含 cv 命名空间
  4. int main() //控制台应用程序的入 口 函数，我们的程序从这里开始
  5. {
  6. Mat srclmage = imread("G:\\QQ图片20190428194331.jpg");
  7. imshow("[ 原图 ] ",srclmage);
  8. //进行腐蚀操作
  9. Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));//getStructuringElement函数的返回值为指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵〉
  10. Mat dstlmage;
  11. erode(srclmage, dstlmage, element);
  12. //显示效果图
  13. imshow ("[ 效果图 ] ", dstlmage);
  14. 	waitKey(0);
  15. 	return 0;
  16. }

图像模糊

  1. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>//OpenCV highgui 模块头文件 ~
  2. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//OpenCV 图像处理头文件
  3. using namespace cv; // 包含 cv 命名空间
  4. int main() //控制台应用程序的入 口 函数，我们的程序从这里开始
  5. {
  6. Mat srclmage = imread("G:\\QQ图片20190428194331.jpg");
  7. imshow("[ 原图 ] ",srclmage);
  8. //进行均值滤波操作
  9. Mat dstlmage;
  10. blur(srclmage, dstlmage, Size(7, 7));
  11. imshow ("[ 效果图 ] ", dstlmage);
  12. 	waitKey(0);
  13. 	return 0;
  14. }

canny边缘检测

  1. #include<opencv2/opencv.hpp>
  2. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//OpenCV 图像处理头文件
  3. using namespace cv; // 包含 cv 命名空间
  4. int main() //控制台应用程序的入 口 函数，我们的程序从这里开始
  5. {
  6. Mat srcImage = imread("G:\\QQ图片20190428194331.jpg");
  7. imshow("[ 原图 ] ",srcImage);
  8. Mat dstImage, edge, grayImage;
  9. //创建与src同类型和大小的矩阵（dst）
  10. dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
  11. //将原图像转换为灰度图像,Opencv2
  12. cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
  13. /*Opencv3
  14. cvtColor(srcImage,grayImage,COLOR_BGR2GRAY);
  15. */
  16. //先使用3x3内核来降噪
  17. blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
  18. //运行Canny算子
  19. Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
  20. //显示
  21. imshow ("[ 效果图 ] ", edge);
  22. 	waitKey(0);
  23. 	return 0;
  24. }

读取视频

  1. #include<opencv2\opencv.hpp>
  2. using namespace cv;
  3. int main()
  4. {
  5. 	//读入视频
  6. 	VideoCapture capture("G:\\视觉资料\\【OpenCV3版】《OpenCV3编程入门》书本配套源代码\\【1】书本正篇程序源代码\\【1】第一章\\【6】播放视频\\6_播放视频\\1.avi ");
  7. 		//循环显示每一帧
  8. 		while(1)
  9. 	{
  10. 		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于储存每一帧的图像
  11. 		capture >> frame;//读取当前帧
  12. 		imshow("读取视频",frame);//显示当前帧
  13. 		waitKey(30);//延时30ms
  15. 	}
  16. 	return 0;
  17. }

canny从摄像头得到的视频

  1. #include<opencv2\opencv.hpp>
  2. using namespace cv;
  3. int main()
  4. {
  6. 	VideoCapture capture(0);
  7. 	Mat edges;
  8. 		//循环显示每一帧
  9. 		while(1)
  10. 	{
  11. 		Mat frame;//定义一个Mat变量，用于储存每一帧的图像
  12. 		capture >> frame;//读取当前帧
  13. 		cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
  14. 		blur(edges, edges, Size(7, 7));
  15. 		Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
  16. 		imshow("canny后的视频",edges);//显示当前帧
  17. 		if(waitKey(30)>=0)break;//延时30ms
  19. 	}
  20. 	return 0;
  21. }

2.1.1 彩色目标跟踪:Camshift

注意：本代码仅供学习交流所用，所有权归《OpenCV3编程入门》OpenCV3版书，请勿商用

  1. #include "opencv2/video/tracking.hpp"
  2. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
  3. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
  4. #include <iostream>
  5. #include <ctype.h>
  7. using namespace cv;
  8. using namespace std;
  10. //-----------------------------------【全局变量声明】-----------------------------------------
  11. //		描述：声明全局变量
  12. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  13. Mat image;
  14. bool backprojMode = false;
  15. bool selectObject = false;
  16. int trackObject = 0;
  17. bool showHist = true;
  18. Point origin;
  19. Rect selection;
  20. int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;
  22. //--------------------------------【onMouse( )回调函数】------------------------------------
  23. //		描述：鼠标操作回调
  24. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  25. static void onMouse(int event, int x, int y, int, void*)
  26. {
  27. 	if (selectObject)
  28. 	{
  29. 		selection.x = MIN(x, origin.x);
  30. 		selection.y = MIN(y, origin.y);
  31. 		selection.width = std::abs(x - origin.x);
  32. 		selection.height = std::abs(y - origin.y);
  34. 		selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);
  35. 	}
  37. 	switch (event)
  38. 	{
  39. 		//此句代码的OpenCV2版为：
  40. 		//case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
  41. 		//此句代码的OpenCV3版为：
  42. 	case EVENT_LBUTTONDOWN:
  43. 		origin = Point(x, y);
  44. 		selection = Rect(x, y, 0, 0);
  45. 		selectObject = true;
  46. 		break;
  47. 		//此句代码的OpenCV2版为：
  48. 		//case CV_EVENT_LBUTTONUP:
  49. 		//此句代码的OpenCV3版为：
  50. 	case EVENT_LBUTTONUP:
  51. 		selectObject = false;
  52. 		if (selection.width > 0 && selection.height > 0)
  53. 			trackObject = -1;
  54. 		break;
  55. 	}
  56. }
  58. //--------------------------------【help( )函数】----------------------------------------------
  59. //		描述：输出帮助信息
  60. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  61. static void ShowHelpText()
  62. {
  63. 	cout << "\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n"
  64. 		<< "\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第8个配套示例程序\n"
  65. 		<< "\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" << CV_VERSION
  66. 		<< "\n\n  ----------------------------------------------------------------------------";
  68. 	cout << "\n\n\t此Demo显示了基于均值漂移的追踪（tracking）技术\n"
  69. 		"\t请用鼠标框选一个有颜色的物体，对它进行追踪操作\n";
  71. 	cout << "\n\n\t操作说明： \n"
  72. 		"\t\t用鼠标框选对象来初始化跟踪\n"
  73. 		"\t\tESC - 退出程序\n"
  74. 		"\t\tc - 停止追踪\n"
  75. 		"\t\tb - 开/关-投影视图\n"
  76. 		"\t\th - 显示/隐藏-对象直方图\n"
  77. 		"\t\tp - 暂停视频\n";
  78. }
  80. const char* keys =
  81. {
  82. 	"{1|  | 0 | camera number}"
  83. };
  85. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  86. //		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
  87. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  88. int main(int argc, const char** argv)
  89. {
  90. 	ShowHelpText();
  92. 	VideoCapture cap;
  93. 	Rect trackWindow;
  94. 	int hsize = 16;
  95. 	float hranges[] = { 0,180 };
  96. 	const float* phranges = hranges;
  98. 	cap.open(0);
  100. 	if (!cap.isOpened())
  101. 	{
  102. 		cout << "不能初始化摄像头\n";
  103. 	}
  105. 	namedWindow("Histogram", 0);
  106. 	namedWindow("CamShift Demo", 0);
  107. 	setMouseCallback("CamShift Demo", onMouse, 0);
  108. 	createTrackbar("Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0);
  109. 	createTrackbar("Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0);
  110. 	createTrackbar("Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0);
  112. 	Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;
  113. 	bool paused = false;
  115. 	for (;;)
  116. 	{
  117. 		if (!paused)
  118. 		{
  119. 			cap >> frame;
  120. 			if (frame.empty())
  121. 				break;
  122. 		}
  124. 		frame.copyTo(image);
  126. 		if (!paused)
  127. 		{
  128. 			cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);
  130. 			if (trackObject)
  131. 			{
  132. 				int _vmin = vmin, _vmax = vmax;
  134. 				inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin, _vmax)),
  135. 					Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);
  136. 				int ch[] = { 0, 0 };
  137. 				hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
  138. 				mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);
  140. 				if (trackObject < 0)
  141. 				{
  142. 					Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);
  143. 					calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);
  144. 					//此句代码的OpenCV3版为：
  145. 					normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX);
  146. 					//此句代码的OpenCV2版为：
  147. 					//normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);
  149. 					trackWindow = selection;
  150. 					trackObject = 1;
  152. 					histimg = Scalar::all(0);
  153. 					int binW = histimg.cols / hsize;
  154. 					Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);
  155. 					for (int i = 0; i < hsize; i++)
  156. 						buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180. / hsize), 255, 255);
  158. 					//此句代码的OpenCV3版为：
  159. 					cvtColor(buf, buf, COLOR_HSV2BGR);
  160. 					//此句代码的OpenCV2版为：
  161. 					//cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);
  163. 					for (int i = 0; i < hsize; i++)
  164. 					{
  165. 						int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows / 255);
  166. 						rectangle(histimg, Point(i*binW, histimg.rows),
  167. 							Point((i + 1)*binW, histimg.rows - val),
  168. 							Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8);
  169. 					}
  170. 				}
  172. 				calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);
  173. 				backproj &= mask;
  174. 				RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
  176. 					//此句代码的OpenCV3版为：
  177. 					TermCriteria(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1));
  178. 				//此句代码的OpenCV2版为：
  179. 				//TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));
  181. 				if (trackWindow.area() <= 1)
  182. 				{
  183. 					int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5) / 6;
  184. 					trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,
  185. 						trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &
  186. 						Rect(0, 0, cols, rows);
  187. 				}
  189. 				if (backprojMode)
  190. 					cvtColor(backproj, image, COLOR_GRAY2BGR);
  192. 				//此句代码的OpenCV3版为：
  193. 				ellipse(image, trackBox, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
  194. 				//此句代码的OpenCV2版为：
  195. 				//ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );
  197. 			}
  198. 		}
  199. 		else if (trackObject < 0)
  200. 			paused = false;
  202. 		if (selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0)
  203. 		{
  204. 			Mat roi(image, selection);
  205. 			bitwise_not(roi, roi);
  206. 		}
  208. 		imshow("CamShift Demo", image);
  209. 		imshow("Histogram", histimg);
  211. 		char c = (char)waitKey(10);
  212. 		if (c == 27)
  213. 			break;
  214. 		switch (c)
  215. 		{
  216. 		case 'b':
  217. 			backprojMode = !backprojMode;
  218. 			break;
  219. 		case 'c':
  220. 			trackObject = 0;
  221. 			histimg = Scalar::all(0);
  222. 			break;
  223. 		case 'h':
  224. 			showHist = !showHist;
  225. 			if (!showHist)
  226. 				destroyWindow("Histogram");
  227. 			else
  228. 				namedWindow("Histogram", 1);
  229. 			break;
  230. 		case 'p':
  231. 			paused = !paused;
  232. 			break;
  233. 		default:
  234. 			;
  235. 		}
  236. 	}
  238. 	return 0;
  239. }

9_用光流法进行运动目标检测

  1. //---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
  2. //		描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
  3. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  4. #include <opencv2/video/video.hpp>
  5. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  6. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  7. #include <opencv2/core/core.hpp>
  8. #include <iostream>
  9. #include <cstdio>
  11. using namespace std;
  12. using namespace cv;
  14. //-----------------------------------【全局函数声明】-----------------------------------------
  15. //		描述：声明全局函数
  16. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  17. void tracking(Mat &frame, Mat &output);
  18. bool addNewPoints();
  19. bool acceptTrackedPoint(int i);
  21. //-----------------------------------【全局变量声明】-----------------------------------------
  22. //		描述：声明全局变量
  23. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  24. string window_name = "optical flow tracking";
  25. Mat gray;	// 当前图片
  26. Mat gray_prev;	// 预测图片
  27. vector<Point2f> points[2];	// point0为特征点的原来位置，point1为特征点的新位置
  28. vector<Point2f> initial;	// 初始化跟踪点的位置
  29. vector<Point2f> features;	// 检测的特征
  30. int maxCount = 500;	// 检测的最大特征数
  31. double qLevel = 0.01;	// 特征检测的等级
  32. double minDist = 10.0;	// 两特征点之间的最小距离
  33. vector<uchar> status;	// 跟踪特征的状态，特征的流发现为1，否则为0
  34. vector<float> err;
  36. //--------------------------------【help( )函数】----------------------------------------------
  37. //		描述：输出帮助信息
  38. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  39. static void help()
  40. {
  41. 	//输出欢迎信息和OpenCV版本
  42. 	cout <<"\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n"
  43. 		<<"\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第9个配套示例程序\n"
  44. 		<<	"\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" << CV_VERSION
  45. 		<<"\n\n  ----------------------------------------------------------------------------" ;
  46. }
  48. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  49. //		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
  50. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  51. int main()
  52. {
  54. 	Mat frame;
  55. 	Mat result;
  57. 	VideoCapture capture("1.avi");
  59. 	help();
  60. 	if(capture.isOpened())	// 摄像头读取文件开关
  61. 	{
  62. 		while(true)
  63. 		{
  64. 			capture >> frame;
  66. 			if(!frame.empty())
  67. 			{
  68. 				tracking(frame, result);
  69. 			}
  70. 			else
  71. 			{
  72. 				printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
  73. 				break;
  74. 			}
  76. 			int c = waitKey(50);
  77. 			if( (char)c == 27 )
  78. 			{
  79. 				break;
  80. 			}
  81. 		}
  82. 	}
  83. 	return 0;
  84. }
  86. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  87. // function: tracking
  88. // brief: 跟踪
  89. // parameter: frame	输入的视频帧
  90. //			  output 有跟踪结果的视频帧
  91. // return: void
  92. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  93. void tracking(Mat &frame, Mat &output)
  94. {
  96. 	//此句代码的OpenCV3版为：
  97. 	cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
  98. 	//此句代码的OpenCV2版为：
  99. 	//cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);
  101. 	frame.copyTo(output);
  103. 	// 添加特征点
  104. 	if (addNewPoints())
  105. 	{
  106. 		goodFeaturesToTrack(gray, features, maxCount, qLevel, minDist);
  107. 		points[0].insert(points[0].end(), features.begin(), features.end());
  108. 		initial.insert(initial.end(), features.begin(), features.end());
  109. 	}
  111. 	if (gray_prev.empty())
  112. 	{
  113. 		gray.copyTo(gray_prev);
  114. 	}
  115. 	// l-k光流法运动估计
  116. 	calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray, points[0], points[1], status, err);
  117. 	// 去掉一些不好的特征点
  118. 	int k = 0;
  119. 	for (size_t i=0; i<points[1].size(); i++)
  120. 	{
  121. 		if (acceptTrackedPoint(i))
  122. 		{
  123. 			initial[k] = initial[i];
  124. 			points[1][k++] = points[1][i];
  125. 		}
  126. 	}
  127. 	points[1].resize(k);
  128. 	initial.resize(k);
  129. 	// 显示特征点和运动轨迹
  130. 	for (size_t i=0; i<points[1].size(); i++)
  131. 	{
  132. 		line(output, initial[i], points[1][i], Scalar(0, 0, 255));
  133. 		circle(output, points[1][i], 3, Scalar(0, 255, 0), -1);
  134. 	}
  136. 	// 把当前跟踪结果作为下一此参考
  137. 	swap(points[1], points[0]);
  138. 	swap(gray_prev, gray);
  140. 	imshow(window_name, output);
  141. }
  143. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  144. // function: addNewPoints
  145. // brief: 检测新点是否应该被添加
  146. // parameter:
  147. // return: 是否被添加标志
  148. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  149. bool addNewPoints()
  150. {
  151. 	return points[0].size() <= 10;
  152. }
  154. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  155. // function: acceptTrackedPoint
  156. // brief: 决定哪些跟踪点被接受
  157. // parameter:
  158. // return:
  159. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  160. bool acceptTrackedPoint(int i)
  161. {
  162. 	return status[i] && ((abs(points[0][i].x - points[1][i].x) + abs(points[0][i].y - points[1][i].y)) > 2);
  163. }

点追踪

  1. #include "opencv2/video/tracking.hpp"
  2. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
  3. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
  5. #include <iostream>
  6. #include <ctype.h>
  8. using namespace cv;
  9. using namespace std;
  11. //--------------------------------【help( )函数】----------------------------------------------
  12. //		描述：输出帮助信息
  13. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  14. static void help()
  15. {
  16. 	//输出欢迎信息和OpenCV版本
  17. 	cout << "\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n"
  18. 		<< "\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第10个配套示例程序\n"
  19. 		<< "\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" << CV_VERSION
  20. 		<< "\n\n  ----------------------------------------------------------------------------";
  21. 	cout << "\n\n\t该Demo演示了 Lukas-Kanade基于光流的lkdemo\n";
  22. 	cout << "\n\t程序默认从摄像头读入视频，可以按需改为从视频文件读入图像\n";
  23. 	cout << "\n\t操作说明: \n"
  24. 		"\t\t通过点击在图像中添加/删除特征点\n"
  25. 		"\t\tESC - 退出程序\n"
  26. 		"\t\tr -自动进行追踪\n"
  27. 		"\t\tc - 删除所有点\n"
  28. 		"\t\tn - 开/光-夜晚模式\n" << endl;
  29. }
  31. Point2f point;
  32. bool addRemovePt = false;
  34. //--------------------------------【onMouse( )回调函数】------------------------------------
  35. //		描述：鼠标操作回调
  36. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  37. static void onMouse(int event, int x, int y, int /*flags*/, void* /*param*/)
  38. {
  39. 	//此句代码的OpenCV2版为：
  40. 	//if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN )
  41. 	//此句代码的OpenCV3版为：
  42. 	if (event == EVENT_LBUTTONDOWN)
  43. 	{
  44. 		point = Point2f((float)x, (float)y);
  45. 		addRemovePt = true;
  46. 	}
  47. }
  49. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  50. //		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
  51. //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  52. int main(int argc, char** argv)
  53. {
  54. 	help();
  56. 	VideoCapture cap;
  58. 	//此句代码的OpenCV2版为：
  59. 	//TermCriteria termcrit(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.03);
  60. 	//此句代码的OpenCV3版为：
  61. 	TermCriteria termcrit(TermCriteria::MAX_ITER | TermCriteria::EPS, 20, 0.03);
  62. 	Size subPixWinSize(10, 10), winSize(31, 31);
  64. 	const int MAX_COUNT = 500;
  65. 	bool needToInit = false;
  66. 	bool nightMode = false;
  68. 	cap.open(0);
  70. 	if (!cap.isOpened())
  71. 	{
  72. 		cout << "Could not initialize capturing...\n";
  73. 		return 0;
  74. 	}
  76. 	namedWindow("LK Demo", 1);
  77. 	setMouseCallback("LK Demo", onMouse, 0);
  79. 	Mat gray, prevGray, image;
  80. 	vector<Point2f> points[2];
  82. 	for (;;)
  83. 	{
  84. 		Mat frame;
  85. 		cap >> frame;
  86. 		if (frame.empty())
  87. 			break;
  89. 		frame.copyTo(image);
  90. 		cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
  92. 		if (nightMode)
  93. 			image = Scalar::all(0);
  95. 		if (needToInit)
  96. 		{
  97. 			// 自动初始化
  98. 			goodFeaturesToTrack(gray, points[1], MAX_COUNT, 0.01, (double)10, Mat(), 3,(bool) 0, 0.04);
  99. 			cornerSubPix(gray, points[1], subPixWinSize, Size(-1, -1), termcrit);
  100. 			addRemovePt = false;
  101. 		}
  102. 		else if (!points[0].empty())
  103. 		{
  104. 			vector<uchar> status;
  105. 			vector<float> err;
  106. 			if (prevGray.empty())
  107. 				gray.copyTo(prevGray);
  108. 			calcOpticalFlowPyrLK(prevGray, gray, points[0], points[1], status, err, winSize,
  109. 				3, termcrit, 0, 0.001);
  110. 			size_t i, k;
  111. 			for (i = k = 0; i < points[1].size(); i++)
  112. 			{
  113. 				if (addRemovePt)
  114. 				{
  115. 					if (norm(point - points[1][i]) <= 5)
  116. 					{
  117. 						addRemovePt = false;
  118. 						continue;
  119. 					}
  120. 				}
  122. 				if (!status[i])
  123. 					continue;
  125. 				points[1][k++] = points[1][i];
  126. 				circle(image, points[1][i], 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8);
  127. 			}
  128. 			points[1].resize(k);
  129. 		}
  131. 		if (addRemovePt && points[1].size() < (size_t)MAX_COUNT)
  132. 		{
  133. 			vector<Point2f> tmp;
  134. 			tmp.push_back(point);
  136. 			//此句代码的OpenCV2版为：
  137. 			//cornerSubPix( gray, tmp, winSize, cvSize(-1,-1), termcrit);
  138. 			//此句代码的OpenCV3版为：
  139. 			cornerSubPix(gray, tmp, winSize, Size(-1, -1), termcrit);
  140. 			points[1].push_back(tmp[0]);
  141. 			addRemovePt = false;
  142. 		}
  144. 		needToInit = false;
  145. 		imshow("LK Demo", image);
  147. 		char c = (char)waitKey(10);
  148. 		if (c == 27)
  149. 			break;
  150. 		switch (c)
  151. 		{
  152. 		case 'r':
  153. 			needToInit = true;
  154. 			break;
  155. 		case 'c':
  156. 			points[0].clear();
  157. 			points[1].clear();
  158. 			break;
  159. 		case 'n':
  160. 			nightMode = !nightMode;
  161. 			break;
  162. 		}
  164. 		std::swap(points[1], points[0]);
  165. 		cv::swap(prevGray, gray);
  166. 	}
  168. 	return 0;
  169. }

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