Question

我正在根据给定的2个灰度jpg图像制作RGB图像，分别用于光流中的x，y通道。

sample input images and my current output

def optical_flow(one, two, w, h):
    """
    method taken from (https://chatbotslife.com/autonomous-vehicle-speed-estimation-from-dashboard-cam-ca96c24120e4)
    """
    one_g = cv2.cvtColor(one, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    two_g = cv2.cvtColor(two, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    hsv = np.zeros((w, h, 3))
    # set saturation
    hsv[:,:,1] = cv2.cvtColor(two, cv2.COLOR_RGB2HSV)[:,:,1]
    # obtain dense optical flow paramters
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(one_g, two_g, flow=None,
                                        pyr_scale=0.5, levels=1, winsize=15,
                                        iterations=2,
                                        poly_n=5, poly_sigma=1.1, flags=0)
    # convert from cartesian to polar
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    # hue corresponds to direction
    hsv[:,:,0] = ang * (180/ np.pi / 2)
    # value corresponds to magnitude
    hsv[:,:,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    # convert HSV to int32's
    hsv = np.asarray(hsv, dtype= np.float32)
    rgb_flow = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2RGB)
    return rgb_flow 

imgu = cv2.imread('u.jpg')
imgv = cv2.imread('v.jpg')
img = optical_flow(one, two, w, h)

Image.fromarray(imgu, 'RGB').show() // top-left one in img
Image.fromarray(imgv, 'RGB').show() // top-right one in img
Image.fromarray(img, 'RGB').show()  // bottom-left one in img

我认为输出图像看起来很奇怪。

Answer 1

光流计算两个结果帧的运动矢量场。如果是one和two。但是，您的输入图像u和v没有显示相应的帧。这里的问题是图像之间没有关系，即没有相似的内容。因此，您的光流场flow将具有一些随机的类似值。

在计算光流场的颜色编码可视化时。您的情况下，饱和通道初始化不正确：

# set saturation
hsv[:,:,1] = cv2.cvtColor(two, cv2.COLOR_RGB2HSV)[:,:,1]

将其设置为255。更常见的解决方法是将值通道设置为255，并使用饱和度通道对幅度进行编码。

如何在Python中将2通道的光流灰度JPG图像合并为一个RGB图像？

1 个答案: