基于OpenCV图像的光流场

Question

我正在寻找一种简单的算法来检测整个输入的光通量。 在OpenCV中，Lucas-Kanade点跟踪功能确实很不错，但是对于很多点来说，它却非常慢。 我正在寻找基于图像的结果，而不是基于点的结果。 我只能找到有关LK跟踪的信息。

我可以基于简单的帧差异来计算运动的幅度 ，但是我也想知道方向。 我基本上希望最终得到一个光流场纹理，可以将其输入到gpu流体模拟中。

必须有一些基于基本运动检测器的简单算法。 像是帧差异，缩放和3个连续帧模糊的组合。

只是要非常清楚，我不需要有关Lucas-Kanade方法的信息。

Answer 1

OpenCV有一个BackgroundSubtractor类，它可以进行帧差分，我想您必须自己做模糊部分。 然而，这并非严格地是光流量的计算。

Farneback有一种用于密集光流的方法，该方法在OpenCV中通过cv :: calcOpticalFlowFarneback（..）方法实现。 它将生成具有大小和方向分量的矩阵“流”。 Horn-Schunck方法不是OpenCV内置的。

PS：卢卡斯·卡纳德（Lukas Kanade）不太慢。 特征点的提取可能很慢。 尝试使用cv :: FAST检测器。