opencvでの高密度光フロートラッキング

注：このチュートリアルは、Jia Zhigang先生のopencvコース研究の記録です。Jia先生に感謝します。
高密度の光フロートラッキングは、現在のフレームのすべてのピクセルを前のフレームと比較し、変更をマークすることです。コントラスト変化の特徴的なポイントではなく、多くのコントラストポイントがあります。そのため、速度は遅くなります。疎な光の流れは速くありません。ただし、まばらな光の流れよりも効果が優れている場合があります。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

void drawOpticalFlowHF(const Mat &flowdata, Mat& image, int step);
int main(int argc, char** argv)
{
    
    
	VideoCapture capture;
	capture.open("/home/fuhong/code/cpp/opencv_learning/src/object_tracing/video/video_006.mp4");
	if (!capture.isOpened()) {
    
    
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	Mat frame, gray;
	Mat prev_frame, prev_gray;
	Mat flowResult, flowdata;
	capture.read(frame);
	cvtColor(frame, prev_gray, COLOR_BGR2GRAY);
	namedWindow("flow", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	while(capture.read(frame))
	{
    
    
		cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
		if (!prev_gray.empty()) {
    
    
			calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, gray, flowdata, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0);
			cvtColor(prev_gray, flowResult, COLOR_GRAY2BGR);
			drawOpticalFlowHF(flowdata, flowResult, 10);
			imshow("flow", flowResult);
			imshow("input", frame);
		}
		char c = waitKey(1);
		if (c == 27) {
    
    
			break;
		}
	}
	return 0;
}

void drawOpticalFlowHF(const Mat &flowdata, Mat& image, int step) {
    
    
	for (int row = 0; row < image.rows; row++) {
    
    
		for (int col = 0; col < image.cols; col++) {
    
    
			const Point2f fxy = flowdata.at<Point2f>(row, col);
			if (fxy.x > 1 || fxy.y > 1) {
    
    
				line(image, Point(col, row), Point(cvRound(col + fxy.x), cvRound(row + fxy.y)), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
				circle(image, Point(col, row), 2, Scalar(0, 0, 255), -1);
			}
		}
	}
}

効果は次のとおりです。