使用opencv的光流

Question

我正在使用OpenCV的Pyramid Lukas Kanade功能来估算光流。我拨打cvGoodFeaturesToTrack，然后拨打cvCalcOpticalFlowPyrLK。这是我的代码：

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是之前的灰色框架，frameBth是网络摄像头的当前灰色框架。但是当我在每帧中输出要跟踪的好特征的数量时，该数量在总和时间之后减少并且持续减少。但如果我终止程序并再次执行代码（不干扰网络摄像头的视野），则会显示更多数量的点作为跟踪的良好特征...如何对于相同的视野和相同的视野场景中的函数给出了点数的差异...并且差异很大......例如，作为执行4分钟后要跟踪的好特征的点数是20或50 ...但是当相同的程序终止时再次执行该数字是500至700初始但又慢慢减少..我在过去4个月使用opencv所以我是新的openCV ..请指导我或告诉我在哪里可以找到解决方案...很多提前谢谢..

Answer 1

您必须拨打cvGoodFeaturesToTrack一次（在开始之前，在循环之前）以检测要跟踪的好功能，并使用cvCalcOpticalFlowPyrLK跟踪这些功能。看一下默认的opencv示例：OpenCV/samples/cpp/lkdemo.cpp。

Answer 2

您正在呼叫cvGoodFeatureToTrack并通过引用传递corner_count。如果找到较少的特征，其值会降低。在每次迭代循环中调用corner_count之前，必须将cvGoodFeaturesToTrack的值重置为其初始值。