使用光流计算跟踪特征的目标点

Question

我需要准确跟踪眼睛周围的9个点。我发现了脸和脸。眼睛和计算点（眼睛的中心等）。由于这些点不是很好的跟踪功能（它们通过光流很快丢失），我还从面部区域（SURF / goodFeaturesToTrack）中提取特征，并使用KLT。我的目标是确定其他被跟踪者的9个兴趣点/使用其他跟踪点从最初的9点恢复丢失点数。我最初的想法是我可以用光流来计算位移并将其用于目标点，但是我没有得到好的结果（尝试了位移的平均值，这显然是不正确的）。我的问题是：这样的事情是可行的吗？如果是，我应该如何将目标点与被跟踪的特征相关联，以便我可以在后续帧中再次获取它们？

Answer 1

在跟踪而不是跟踪单个像素时，您可以在每个像素周围创建一个区域 如果p1是您要跟踪的点，则使用周围像素创建一个区域，并选择好的特征来跟踪和跟踪所有这些特征点。跟踪后从这些跟踪点计算p1的平均运动。如果在该区域丢失了一些点，您可以轻松为下一次迭代跟踪构建周围点。

在这种类型中丢失点的概率很低。丢失点重建非常容易。