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我正在使用 OpenCV 包装器 - Emgu CV，并且我正在尝试使用光流实现运动跟踪器，但我无法找到一种方法来组合从 OF 算法中检索到的水平和垂直信息：

flowx = new Image<Gray, float>(size);
flowy = new Image<Gray, float>(size);

OpticalFlow.LK(currImg, prevImg, new Size(15, 15), flowx, flowy);

我的问题是不知道如何结合垂直和水平移动的信息来构建移动物体的跟踪器？新形象？

顺便说一句，有一种简单的方法可以在当前帧上显示流信息吗？

提前致谢。

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3 回答 3

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这是我在youtube 头部运动跟踪器视频教程中定义的功能。您可以在视频中找到完整的源代码

void ComputeDenseOpticalFlow()
    {
        // Compute dense optical flow using Horn and Schunk algo
        velx = new Image<Gray, float>(faceGrayImage.Size);
        vely = new Image<Gray, float>(faceNextGrayImage.Size);

        OpticalFlow.HS(faceGrayImage, faceNextGrayImage, true, velx, vely, 0.1d, new MCvTermCriteria(100));            

        #region Dense Optical Flow Drawing
        Size winSize = new Size(10, 10);
        vectorFieldX = (int)Math.Round((double)faceGrayImage.Width / winSize.Width);
        vectorFieldY = (int)Math.Round((double)faceGrayImage.Height / winSize.Height);
        sumVectorFieldX = 0f;
        sumVectorFieldY = 0f;
        vectorField = new PointF[vectorFieldX][];
        for (int i = 0; i < vectorFieldX; i++)
        {
            vectorField[i] = new PointF[vectorFieldY];
            for (int j = 0; j < vectorFieldY; j++)
            {
                Gray velx_gray = velx[j * winSize.Width, i * winSize.Width];
                float velx_float = (float)velx_gray.Intensity;
                Gray vely_gray = vely[j * winSize.Height, i * winSize.Height];
                float vely_float = (float)vely_gray.Intensity;
                sumVectorFieldX += velx_float;
                sumVectorFieldY += vely_float;
                vectorField[i][j] = new PointF(velx_float, vely_float);

                Cross2DF cr = new Cross2DF(
                    new PointF((i*winSize.Width) +trackingArea.X,
                               (j*winSize.Height)+trackingArea.Y),
                               1, 1);
                opticalFlowFrame.Draw(cr, new Bgr(Color.Red), 1);

                LineSegment2D ci = new LineSegment2D(
                    new Point((i*winSize.Width)+trackingArea.X,
                              (j * winSize.Height)+trackingArea.Y), 
                    new Point((int)((i * winSize.Width)  + trackingArea.X + velx_float),
                              (int)((j * winSize.Height) + trackingArea.Y + vely_float)));
                opticalFlowFrame.Draw(ci, new Bgr(Color.Yellow), 1);

            }
        }
        #endregion
    }
于 2010-09-27T19:18:42.533 回答
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光流可视化。常见的方法是使用颜色编码的 2D 流场。意思是我们将流动显示为图像，其中像素强度对应像素中流动的绝对值，而色调反映流动的方向。参见 [ Baker et al., 2009 ] 中的图 2。另一种方法是在第一个图像上的网格中绘制流向量（例如，每 10 个像素）。

结合 x 和 y。目前尚不清楚你在这里的意思。第一个图像的像素 (x,y) 移动到第二个图像的 (x+flowx, y+flowy)。因此，要跟踪对象，您需要在第一张图像上固定对象的位置，并添加流值以获得其在第二张图像上的位置。

于 2010-09-28T07:08:31.613 回答
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有一些已知的光流算法。其中一个可能对您有好处的是 Lucas Kanade.. 您可以在此处找到 matlab 源

于 2010-09-27T11:12:32.633 回答