有没有办法在opencv c ++中将密集光流转换为稀疏光流？答案

【问题标题】：is there a way to convert a dense optical flow to sparse optical flow in opencv c++?有没有办法在opencv c ++中将密集光流转换为稀疏光流？
【发布时间】：2018-02-17 04:06:49
【问题描述】：

    Mat i1 = imread("1.jpg", 0); //read as a gray scale image
    Mat i2 = imread("2.jpg", 0); //reas as a gray scale image

    Mat flowMat; 

    vector <Point2f> i1_corner, i2_corner;
    vector <uchar> status;
    vector <float> err;

    goodFeaturesToTrack(i1, i1_corner, 1000, 0.01, 30);
    calcOpticalFlowPyrLK(i1, i2, i1_corner, i2_corner, status, err);

我想跟踪 i2 图像中的 i1_corner 特征点

在上面的代码中，我使用迭代 Lucas-Kanade 方法跟踪它们

calcOpticalFlowPyrLK(i1, i2, i1_corner, i2_corner, status, err);

但是我可以使用在 opencv 中的以下函数中实现的 DIS 光流来跟踪它们

createOptFlow_DIS(DISOpticalFlow::PRESET_ULTRAFAST)->calc(i1, i2, flowMat);

上述函数找到图像中每个像素的密集光流i1

【问题讨论】：

标签： opencv image-processing opticalflow

【解决方案1】：

简单的将流场中各个位置的光流（位移）向量相加：

Mat i1 = imread("1.jpg", 0); //read as a gray scale image
Mat i2 = imread("2.jpg", 0); //reas as a gray scale image

Mat flowMat; 

vector <Point2f> i1_corner, i2_corner;
vector <uchar> status;
vector <float> err;

goodFeaturesToTrack(i1, i1_corner, 1000, 0.01, 30);
createOptFlow_DIS(DISOpticalFlow::PRESET_ULTRAFAST)->calc(i1, i2, flowMat);
i2_corner.resize(i1_corner.size());
for( unsigned int i = 0; i < i1_corner.size(); i++)
{
    i2_corner[i] = i1_corner[i] + flowMat.at<cv::Point2f>(i1_corner[i]);
}

请注意，最后一行读取像素位置的流，即 i1_corner 位置是四舍五入的。要获得子像素级别的流量值，您需要在那里执行插值。然而，由于特别是 DIS 流计算非常模糊（粗糙）的流场，插值不会显着改变跟踪。

【讨论】：