简 介： 本文给出了利用 CV2 的光流处理算法，并给出了一些典型图片处理结果。

关键词： 光流算法

§01 CV2光流算法

一、计算算法

  下面给出了计算算法的 Python 代码。

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
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# TEST1.PY                     -- by Dr. ZhuoQing 2022-07-13
#
# Note:
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from headm import *
import cv2

imageid = [13, 14]

file1 = tspgetdopfile(imageid[0])
file2 = tspgetdopfile(imageid[1])

printf(file1, file2)

prev = cv2.imread(file1)
next = cv2.imread(file2)

prev_image_gray = cv2.cvtColor(prev, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
next_image_gray = cv2.cvtColor(next, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

flow = None
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev=prev_image_gray,
            next=next_image_gray, flow=flow,
            pyr_scale=0.8, levels=15, winsize=5,
            iterations=10, poly_n=5, poly_sigma=0,
            flags=10)

mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])

hsv = zeros_like(prev)
hsv[...,1] = 255
hsv[...,0] = ang*180/pi/2
hsv[...,2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()



#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : TEST1.PY
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二、测试案例

1、移动大的图片

2、移动小的图片

  下面是处理的图片，前后移动较小。

  下面是处理结果。

3、移动中等距离

  处理的两个图片。

4、另外的例子

※ 总 结 ※

  本文给出了利用 CV2 的光流处理算法，并给出了一些典型图片处理结果。

● 相关图表链接:

• 图1.2.1 第一个图片
• 图1.2.2 第二个图片
• 图1.2.3 处理结果
• 图1.2.4 处理结果
• 图1.2.5 处理结果
• 图1.2.6 处理结果

文章来源: zhuoqing.blog.csdn.net，作者：卓晴，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/125775491