オプティカルフローを使用したOpenCVトラッキング

Question

これは私のトラッキングアルゴリズムのベースとして機能するために使用します。

//1. detect the features 
    cv::goodFeaturesToTrack(gray_prev, // the image 
    features, // the output detected features 
    max_count, // the maximum number of features 
    qlevel,  // quality level 
    minDist); // min distance between two features 

    // 2. track features 
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(
    gray_prev, gray, // 2 consecutive images 
    points_prev, // input point positions in first im 
    points_cur, // output point positions in the 2nd 
    status, // tracking success 
    err);  // tracking error 

cv::calcOpticalFlowPyrLK入力として、前の画像からの点のベクトルをとり、次の画像上の適切な点を返します。前の画像にランダムなピクセル（x、y）があると仮定し、OpenCVオプティカルフロー関数を使用して次の画像上でこのピクセルの位置を計算するにはどうすればよいですか？

Answer 1

あなたが書いているように、cv::goodFeaturesToTrackは入力として画像を取り、「追跡するのが良い」と思われる点のベクトルを生成します。これらは周囲から目立つ能力に基づいて選択され、画像のHarrisコーナーに基づいています。トラッカーは通常、最初のイメージをgoodFeaturesToTrackに渡し、追跡するフィーチャのセットを取得することによって初期化されます。これらのフィーチャは、シーケンス内の次のイメージとともに前のポイントとしてcv::calcOpticalFlowPyrLKに渡すことができ、次のポイントを出力として生成し、次の繰り返しの入力ポイントになります。

cv::goodFeaturesToTrackまたは類似の機能によって生成された機能ではなく、別の一連のピクセルをトラッキングする場合は、次の画像とともにcv::calcOpticalFlowPyrLKに入力します。非常に単純に、コード内の

：

// Obtain first image and set up two feature vectors 
cv::Mat image_prev, image_next; 
std::vector<cv::Point> features_prev, features_next; 

image_next = getImage(); 

// Obtain initial set of features 
cv::goodFeaturesToTrack(image_next, // the image 
    features_next, // the output detected features 
    max_count, // the maximum number of features 
    qlevel,  // quality level 
    minDist  // min distance between two features 
); 

// Tracker is initialised and initial features are stored in features_next 
// Now iterate through rest of images 
for(;;) 
{ 
    image_prev = image_next.clone(); 
    feature_prev = features_next; 
    image_next = getImage(); // Get next image 

    // Find position of feature in new image 
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(
     image_prev, image_next, // 2 consecutive images 
     points_prev, // input point positions in first im 
     points_next, // output point positions in the 2nd 
     status, // tracking success 
     err  // tracking error 
    ); 

    if (stopTracking()) break; 
} 

Answer 2

CV :: calcOpticalFlowPyrLK（..）関数は引数を使用しています（

CV :: calcOpticalFlowPyrLKをprev_gray、curr_gray、features_prev、features_next、ステータス、エラー）;

cv::Mat prev_gray, curr_gray; 
std::vector<cv::Point2f> features_prev, features_next; 
std::vector<uchar> status; 
std::vector<float> err; 

次のフレームの画素を見つけるための最も簡単な（部分的な）コード：

features_prev.push_back(cv::Point(4, 5)); 
cv::calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, curr_gray, features_prev, features_next, status, err); 

画素が正常status[0] == 1とfeatures_next[0]次のフレームの画素の座標を示すであろうが判明した場合。値の情報はこの例で見つけることができます：OpenCV/samples/cpp/lkdemo.cpp