Luồng quang học sử dụng opencv

Question

Tôi đang sử dụng chức năng Kim tự tháp Lukas Kanade của OpenCV để ước tính lưu lượng quang học. tôi gọi số cvGoodFeaturesToTrack và sau đó cvCalcOpticalFlowPyrLK. Đây là mã của tôi:

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 là khung màu xám trước và frameBth là khung màu xám hiện tại từ một webcam. Nhưng khi tôi đầu ra số lượng các tính năng tốt để theo dõi trong mỗi khung số giảm sau khi tổng thời gian và tiếp tục giảm. nhưng nếu tôi chấm dứt chương trình và thực thi lại mã (không làm ảnh hưởng đến lĩnh vực xem webcam) thì số điểm được hiển thị là các tính năng tốt để theo dõi ... làm thế nào có thể cho cùng một trường xem và cho cùng một cảnh chức năng cung cấp cho sự khác biệt về số điểm ... và sự khác biệt là cao ... một số điểm như các tính năng tốt để theo dõi sau 4 phút thực hiện là 20 hoặc 50 ... nhưng khi cùng một chương trình chấm dứt và thực hiện một lần nữa số lượng là 500 đến 700 khởi đầu nhưng một lần nữa từ từ giảm .. tôi đang sử dụng opencv trong 4 tháng qua vì vậy tôi đang lil mới để openCV..please hướng dẫn tôi hoặc cho tôi biết nơi tôi có thể tìm thấy một giải pháp ... rất nhiều thanx trước ..

Answer 1

Bạn đang gọi số cvGoodFeatureToTrack và chuyển qua số corner_count bằng cách tham chiếu. Giá trị của nó giảm nếu ít tính năng được tìm thấy. Bạn phải đặt lại giá trị của corner_count thành giá trị ban đầu trước khi gọi số cvGoodFeaturesToTrack trong mỗi vòng lặp lặp lại trong khi.

Answer 2

Bạn phải gọi cvGoodFeaturesToTrack một lần (ở đầu, trước vòng lặp) để phát hiện các tính năng tốt để theo dõi và theo dõi các tính năng này bằng cách sử dụng cvCalcOpticalFlowPyrLK. Hãy xem ví dụ opencv mặc định: OpenCV/samples/cpp/lkdemo.cpp.