我正在使用 calcOpticalFlowPyrLK 来检测 300x400 图像中的点。我将这些数据提供给 findHomography 和 warpPerspective 并进行视频稳定。在 iPhone 上，它目前以 500 毫秒的速度执行此操作，我想知道是否可以将其降低。
TermCriteria termcrit(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03);
cv::Size winSize(31,31);
[..]
calcOpticalFlowPyrLK(baseGray, gray, points[0], points[1], status, err, winSize, 3, termcrit, 0, 0.001);
什么是好的参数（例如获胜大小）同时仍然可以很好地稳定视频？
【问题讨论】：
对于图像处理中耗时的算法，我通常首先尝试降低图像分辨率（假设降低 2 个因子）并检查是否仍能得到相同的结果。
众所周知，光流是一种高消耗技术
cvResize 可能是你的解决方案
在很多情况下，您的算法的结果将大致相同，在您的情况下，您可能会得到低至 100 毫秒的结果。
关于 winsize，文档说：
winSize – 每个金字塔级别的搜索窗口大小。
这是一个搜索窗口，因此您希望缩小它以加快速度。尝试使用 15 像素的窗口。
编辑：
大多数时候，我会尝试为获得的每个输入图像创建多个不同分辨率的 sn-ps。 这样，根据要执行的操作，我可以明智地选择分辨率，并提高我的性能。
一个具体的例子： 我得到一个 640*480 的输入图像。 我创建了这个图像的 320*240 版本。 出于某种原因，我必须计算它上面的光流，我知道这很消耗。我将使用较低分辨率的版本来计算我的系数。 至于直方图均衡，其实我会选择全分辨率图像作为输入，以获得最大的数据。
只要避免同时用不同分辨率的数据计算东西，你就不应该有问题。
【讨论】：