使用opencv的光流

Question

我正在使用OpenCV的Pyramid Lukas Kanade功能來估算光流。 我調用cvGoodFeaturesToTrack然后調用cvCalcOpticalFlowPyrLK 。 這是我的代碼：

while(1)
{
...

cvGoodFeaturesToTrack(frameAth,eig_image,tmp_image,cornersA,&corner_count,0.01,5,NULL,3,0.4);

std::cout<<"CORNER COUNT AFTER GOOD FEATURES2TRACK CALL = "<<corner_count<<std::endl;

cvCalcOpticalFlowPyrLK(frameAth,frameBth,pyrA,pyrB,cornersA,cornersB,corner_count,cvSize(win_size,win_size),5,features_found,features_errors,cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER| CV_TERMCRIT_EPS,20,0.3 ),CV_LKFLOW_PYR_A_READY|CV_LKFLOW_PYR_B_READY);

cvCopy(frameBth,frameAth,0);
...
}

frameAth是前一個灰色框架， frameBth是網絡攝像頭的當前灰色框架。 但是當我在每幀中輸出要跟蹤的好特征的數量時，該數量在總和時間之后減少並且持續減少。 但如果我終止程序並再次執行代碼（不干擾網絡攝像頭的視野），則會顯示更多數量的點作為跟蹤的良好特征...如何對於相同的視野和相同的視野場景中的函數給出了點數的差異...並且差異很大......例如，作為執行4分鍾后要跟蹤的好特征的點數是20或50 ...但是當相同的程序終止時再次執行該數字是500至700初始但又慢慢減少..我在過去4個月使用opencv所以我是新的openCV ..請指導我或告訴我在哪里可以找到解決方案...很多提前..

Answer 1

您必須調用cvGoodFeaturesToTrack一次（在開始之前，循環之前）以檢測要跟蹤的好功能，並使用cvCalcOpticalFlowPyrLK跟蹤這些功能。 看看默認的opencv示例： OpenCV/samples/cpp/lkdemo.cpp 。

Answer 2

您正在調用cvGoodFeatureToTrack並通過引用傳遞corner_count 。 如果找到較少的特征，其值會降低。 你要的值重置corner_count致電前，其初始值cvGoodFeaturesToTrack在while循環的每個迭代。