【流光算法代码实现】Demo

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简介

  本篇讲解使用opencv提供的流光法算法接口,实现物体跟踪。范例代码为参考修改tvl1_optical_flow.cpp实现。

具体实现

实现代码

#include <iostream>

#include <fstream>

#include "opencv2/video/tracking.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;

using namespace std;

inline bool isFlowCorrect(Point2f u)

{

    return !cvIsNaN(u.x) && !cvIsNaN(u.y) && fabs(u.y) < 1e9;

}

static Vec3b computeColor(float fx, float fy)

{

    static bool first = true;

    // relative lengths of color transitions:

    // these are chosen based on perceptual similarity

    // (e.g. one can distinguish more shades between red and yellow

    //  than between yellow and green)

    const int RY = 15;

    const int YG = 6;

    const int GC = 4;

    const int CB = 11;

    const int BM = 13;

    const int MR = 6;

    const int NCOLS = RY + YG + GC + CB + BM + MR;

    static Vec3i colorWheel[NCOLS];

    if (first){

        int k = 0;

        for (int i = 0; i < RY; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(255, 255 * i / RY, 0);

        for (int i = 0; i < YG; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(255 - 255 * i / YG, 255, 0);

        for (int i = 0; i < GC; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(0, 255, 255 * i / GC);

        for (int i = 0; i < CB; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(0, 255 - 255 * i / CB, 255);

        for (int i = 0; i < BM; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(255 * i / BM, 0, 255);

        for (int i = 0; i < MR; ++i, ++k)

            colorWheel[k] = Vec3i(255, 0, 255 - 255 * i / MR);

        first = false;

    }

    const float rad = sqrt(fx * fx + fy * fy);

    const float a = atan2(-fy, -fx) / (float)CV_PI;

    const float fk = (a + 1.0f) / 2.0f * (NCOLS - 1);

    const int k0 = static_cast<int>(fk);

    const int k1 = (k0 + 1) % NCOLS;

    const float f = fk - k0;

    Vec3b pix;

    for (int b = 0; b < 3; b++)

    {

        const float col0 = colorWheel[k0][b] / 255.f;

        const float col1 = colorWheel[k1][b] / 255.f;

        float col = (1 - f) * col0 + f * col1;

        if (rad <= 1)

            col = 1 - rad * (1 - col); // increase saturation with radius

        else

            col *= .75; // out of range

        pix[2 - b] = static_cast<uchar>(255.f * col);

    }

    return pix;

}

static void drawOpticalFlow(const Mat_<Point2f>& flow, Mat& dst, float maxmotion = -1)

{

    dst.create(flow.size(), CV_8UC3);

    dst.setTo(Scalar::all(0));

    // determine motion range:

    float maxrad = maxmotion;

    if (maxmotion <= 0)

    {

        maxrad = 1;

        for (int y = 0; y < flow.rows; ++y)

        {

            for (int x = 0; x < flow.cols; ++x)

            {

                Point2f u = flow(y, x);

                if (!isFlowCorrect(u))

                    continue;

                maxrad = max(maxrad, sqrt(u.x * u.x + u.y * u.y));

            }

        }

    }

    for (int y = 0; y < flow.rows; ++y)

    {

        for (int x = 0; x < flow.cols; ++x)

        {

            Point2f u = flow(y, x);

            if (isFlowCorrect(u))

                dst.at<Vec3b>(y, x) = computeColor(u.x / maxrad, u.y / maxrad);

        }

    }

}

int main(int argc, const char* argv[])

{

Mat frame0;

Mat frame1;

Mat_<Point2f> flow;

Ptr<DenseOpticalFlow> tvl1 = createOptFlow_DualTVL1();

Mat out;

if (argc < 2){

cerr << "Usage : " << argv[0] << "<video>" << endl;

return -1;

}

VideoCapture cap;

cap.open(argv[1]);

while(1){

cap >> frame0;

if(frame0.empty()){

cerr<< "video is over!!" << endl;

break;

}

cvtColor(frame0, frame0, CV_BGR2GRAY);

if(!frame1.empty()){

const double start = (double)getTickCount();

tvl1->calc(frame0, frame1, flow);

const double timeSec = (getTickCount() - start) / getTickFrequency();

cout << "calcOpticalFlowDual_TVL1 : " << timeSec << " sec" << endl;

drawOpticalFlow(flow, out);

imshow("out", out);

imshow("src", frame0);

waitKey(10);

}

frame0.copyTo(frame1);

}

    waitKey();

    return 0;

}

代码讲解

  1、创建了一个DenseOpticalFlow实例,同时获得打开了需要跟踪处理的video视频到cap中。

        Ptr<DenseOpticalFlow> tvl1 = createOptFlow_DualTVL1();

Mat out;

if (argc < 2){

cerr << "Usage : " << argv[0] << "<video>" << endl;

return -1;

}

VideoCapture cap;

cap.open(argv[1]);

  2、在循环中,不断的读取video的帧数据到frame0中,接着cvtColor将frame0中的数据,灰阶化。判断到存储前一帧数据为空,也就是表示

刚刚读取到第一帧数据时候,不进入处理函数中,直接跳过。最后将frame0中的帧数据,保存到frame1中。frame0进入下一次循环,获得新一帧

数据。

    while(1){

cap >> frame0;

if(frame0.empty()){

cerr<< "video is over!!" << endl;

break;

}

cvtColor(frame0, frame0, CV_BGR2GRAY);

if(!frame1.empty()){

                ...........

                ...........

}

frame0.copyTo(frame1);

    }

  3、当检测到frame1保存了前一帧数据之后,进入到流光法计算中。首先获得当前时钟getTickCount。使用tvl1->calc分别传入当前

帧(frame0)和前一帧(frame1),将获得的位置偏移保存到flow中。接着计算出calc函数处理花费的时间,之后使用函数

drawOpticalFlow,利用flow中的位置偏移,根据偏移位置的方向和速度,从而在out图像,对应位置赋予不同的颜色和饱和度。最后将

当前帧图像和处理之后的out图像分别显示出来。

        const double start = (double)getTickCount();

tvl1->calc(frame0, frame1, flow);

const double timeSec = (getTickCount() - start) / getTickFrequency();

cout << "calcOpticalFlowDual_TVL1 : " << timeSec << " sec" << endl;

drawOpticalFlow(flow, out);

imshow("out", out);

imshow("src", frame0);

waitKey(10);

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