Python OpenCV - 密集光流

简介

本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 实现密集光流法。密集光流法是一种计算每个像素点在两帧图像之间运动方向和大小的方法，也叫做光流场方法。

实现步骤

步骤一 - 加载视频文件

首先，我们需要从视频文件中读入一系列图像。可以使用 OpenCV 中的 cv2.VideoCapture() 函数来读取视频文件，例如：

cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

步骤二 - 计算稠密光流

接下来，我们可以使用 OpenCV 中的 cv2.calcOpticalFlowFarneback() 函数来计算稠密光流。此函数可以接受两帧图像作为输入，返回每个像素点在两帧图像之间的速度信息。例如：

ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像

while(1):
    ret, frame2 = cap.read()
    next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像

    # 计算稠密光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    # ...

    # 更新图像帧
    prvs = next

在上述代码中，cv2.calcOpticalFlowFarneback() 函数的参数中，前两个参数是输入帧。第三个参数是先前计算的光流，这里设为 None。接下来的参数是光流算法的相关参数，可根据实际情况进行调整。

步骤三 - 可视化光流图像

最后，我们可以将计算的稠密光流可视化，以便更好地观察运动情况。可以使用 OpenCV 中的 cv2.imshow() 函数来显示光流图像，例如：

# 可视化光流
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[...,1] = 255

mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
bgr = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow('frame2',bgr)

在上述代码中，我们首先将稠密光流信息转换为极坐标系下的方向和大小信息，并将其可视化为彩色图像。然后，使用 cv2.imshow() 函数显示光流图像。

全部代码

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

# 读取第一帧图像
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while(1):
    # 读取下一帧图像
    ret, frame2 = cap.read()
    next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算稠密光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # 可视化光流
    hsv = np.zeros_like(frame1)
    hsv[...,1] = 255

    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
    hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
    hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    bgr = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)

    cv2.imshow('frame2',bgr)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

    # 更新图像帧
    prvs = next

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结

本文介绍了使用 OpenCV 和 Python 实现密集光流的方法，包括图像读取、计算稠密光流以及可视化光流图像等步骤。熟练掌握该方法对于处理视频图像中的运动信息非常有用。