OpenCV 光流断言

Question

我正在尝试沿着通过 dsift 使用 python 2.7 和 openCV 2.4.11 获得的面部特征的轮廓跟踪地标。 我想在帧之间跟踪这些功能。

但是我收到以下错误。 我已经检查过输入图像是 1 通道等维（和无符号 8 位类型），同样与 prev 点：

OpenCV Error: Assertion failed ((npoints = prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, tru
e)) >= 0) in cv::calcOpticalFlowPyrLK, file ..\..\..\modules\video\src\lkpyramid.cpp
cv2.error: ..\..\..\modules\video\src\lkpyramid.cpp:845: error: (-215) (npoints
= prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, true)) >= 0 in function cv::calcOpticalFlowP
yrLK

导致问题的线路：

new_pts, ttl, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(self.old_img, i_img, i_old_pts, None)

有谁知道我可以从哪里开始调试这个？

Answer 1

当我进行基于光流的跟踪时，我遇到了同样的问题。 我尝试了很多不同的方法来解决这个问题。 但徒劳无功。

最后，有一个示例程序，他们使用shi-tomsi角点检测跟踪，这些点在LK算法中使用，并且它工作得很好。 所以我探讨了Shi-Tomsi探测器输出的数据类型和尺寸，并确保我跟踪的点数属于同一类型。 它开玩笑了！

这是你需要知道的。

• 确保图像是灰度的。
• 你的坐标参数i_old_pts应该是单精度浮点数，意思是float32。 这种类型可以使用numpy。 python中的float是float64
• 坐标参数i_old_pts（来自你的程序）应该是一个numpy数组，其维度为（n，1,2），其中n代表点数。

这应该工作。

Answer 2

我跟随opencv样本的光流有同样的问题。 在我的情况下，问题是我正在阅读的视频文件的类型。 我是从mkv文件中读取的，但是没有用。

Answer 3

我不知道为什么，但是经过大量的代码评估和调试，我发现我的视频的第一帧（我从网络摄像头捕获的视频）是一个空的黑色图像。 所以，我使用了第二帧：

ret, prevframe = cap.read();
ret, prevframe = cap.read(); # the first frame was black and I was not sure why!!!