如何从OpenCV calcOpticalFlowFarneback - Python版本中提取像素的速度矢量)

Question

我想提取两帧之间每个像素的光流速度矢量。我正在使用OpenCV函数，如下所示：

flow = calcOpticalFlowFarneback(Previous_Gray, Current_Gray, Optical_Flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0);
Previous_Gray = previous frame 
Current_Gray = current frame 

我想知道flow的格式是什么以及如何提取它。

提前感谢任何帮助！ ：-(

附言我知道我的问题几乎与此相同：如何从calcOpticalFlowFarneback中提取像素的速度矢量。但是，我正在用Python编码，并且想要一个Python解决方案，请。

Answer 1

下面

给出的是python代码片段，用于通过Farneback方法计算每一帧的光流。尽管下面给出的不是完整的工作代码(网络上有足够的示例(，但它显示了如何计算流量。

#use this params
farneback_params={
        'pyr_scale':0.5,
        'levels':3,
        'winsize':15,
        'iterations': 3,
        'poly_n': 5,
        'poly_sigma':1.2,
        'flags':cv2.OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW
    }
#do initializations
while True:
    #for every frame,
    #get current_frame_gray
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame_gray, current_frame_gray, flow, **farneback_params)
    prev_frame_gray = current_frame_gray

如果假设每个帧的大小为 H x W，则以下断言成立。

assert(flow.shape == (H, W, 2))
assert(flow.dtype == numpy.float32)

如果您查看下面有关 Farneback 方法的文档，
http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html，以下声明成立

for r in range(H):
    for c in range(W):
        prev_frame_gray[r,c] corresponds to current_frame_gray[r + flow[r,c, 1], c+ flow[r,c,0]]

所以前一帧(prev_frame_gray(每个像素的速度分量为

flow[r,c,0] in x- direction (columns)
flow[r,c,1] in y- direction (rows)

如本文中的各种代码示例所示，您可以通过以下简单命令轻松地以极性形式(幅度，角度(表示流

mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])

mag 和 ang 的形状为 (H， W( 和 dtype numpy.float32。ang 结果给出的角度在 0-2pi 范围内。