我对openCV中KLT算法的逻辑很感兴趣。
据我所知，在OpenCV中寻找光流的图像首先被转换为灰度图像。
我很好奇的是，在运行算法时，我们需要一组特征进行计算。在openCV中找到光流方法所使用的特征是什么？
谢谢 :)
KLT在OpenCV中是如何工作的？
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- ra bes
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1最有可能是哈里斯角点或好的特征跟踪。 - Abid Rahman K
这里有一个关于KLT的精彩视频，链接在这里。你一定要看看。 - Trect
1个回答
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光流有两种类型：密集型和稀疏型。
密集型为所有像素寻找光流，而稀疏型为选定的点寻找光流。
选定的点可以是用户指定的，也可以使用任何OpenCV中可用的特征检测器自动计算得出。最常见的特征检测器包括GoodFeaturesToTrack，它使用cornerHarris或cornerMinEigenVal查找角落。
然后将特征列表传递给KLT跟踪器calcOpticalFlowPyrLK。
特征可以是图像中的任何点。最常见的特征是角落和边缘。
- sgarizvi
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@e_phi... 什么是动态背景？ - sgarizvi
一个正在改变的背景（例如移动的相机）。 - e_phi
1是的，那个方法可以运行，但如果背景突然发生剧变，例如完全变成了不同的场景，那么它就会出现错误。事实上，使用不同的先进算法来利用光流是可行的。例如，在OpenCV的视频稳定模块中，可以将其用于视频稳定化。 - sgarizvi
除了TLD库中使用的中位数流跟踪器之外，在您看来，跟踪一个在不断变化的背景中的物体的最佳解决方案是什么？我可能有点离题了。 - e_phi
@e_phi... 这要取决于对象的类型和场景。在某些条件下，不同的跟踪器效果更好。通常情况下，使用SIFT/SURF特征描述符和基于Flann的特征匹配器的基于特征的对象跟踪可以完成任务。但是需要根据场景进行参数调整。 - sgarizvi
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