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- /* --Sparse Optical Flow Demo Program--
- * Written by David Stavens (david.stavens@ai.stanford.edu)
- */
- #include
- #include
- #include
- #include
- static const double pi = 3.14159265358979323846;
- inline static double square(int a)
- {
- return a * a;
- }
- /*该函数目的:给img分配内存空间,并设定format,如位深以及channel数*/
- inline static void allocateOnDemand( IplImage **img, CvSize size,
- int depth, int channels )
- {
- if ( *img != NULL ) return;
- *img = cvCreateImage( size, depth, channels );
- if ( *img == NULL )
- {
- fprintf(stderr, "Error: Couldn't allocate image. Out of
- memory?/n");
- exit(-1);
- }
- }
- /*主函数,原程序是读取avi视频文件,然后处理,我简单改成从摄像头直接读取
- 数据*/
- int main(int argc, char *argv[])
- {
- /*创建CvCapture对象,用于操作摄像头*/
- CvCapture *input_video = cvCreateCameraCapture(0);
- usleep(500);
- if (input_video == NULL)
- {
- fprintf(stderr, "Error: Can't open video device./n");
- return -1;
- }
- /*先读取一帧,以便得到帧的属性,如长、宽等*/
- cvQueryFrame( input_video );
- /*读取帧的属性*/
- CvSize frame_size;
- frame_size.height=
- (int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT );
- frame_size.width=
- (int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH );
- /*********************************************************/
- /*创建一个名为optical flow的窗口,大小自动改变*/
- cvNamedWindow("Optical Flow", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
- /*用于把结果写到文件中去,非必要*/
- CvVideoWriter *writer = 0;
- int isColor = 1;
- int fps = 25; // or 30
- int frameW = 640; // 744 for firewire cameras
- int frameH = 480; // 480 for firewire cameras
- writer=cvCreateVideoWriter("out.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),
- fps,cvSize(frameW,frameH),isColor);
- /*开始光流法*/
- while(true)
- {
- static IplImage *frame = NULL, *frame1 = NULL, *frame1_1C =NULL,
- *frame2_1C = NULL, *eig_image = NULL, *temp_image = NULL,
- *pyramid1= NULL, *pyramid2 = NULL;
- /*获取第一帧*/
- frame = cvQueryFrame( input_video );
- if (frame == NULL)
- {
- fprintf(stderr, "Error: Hmm. The end came sooner than we
- thought./n");
- return -1;
- }
- /*由于opencv的光流函数处理的是8位的灰度图,所以需要创建一个同样格式的
- IplImage的对象*/
- allocateOnDemand( &frame1_1C, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
- /* 把摄像头图像格式转换成OpenCV惯常处理的图像格式*/
- cvConvertImage(frame, frame1_1C, 0);
- /* 我们需要把具有全部颜色信息的原帧保存,以备最后在屏幕上显示用*/
- allocateOnDemand( &frame1, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 3 );
- cvConvertImage(frame, frame1, 0);
- /* 获取第二帧 */
- frame = cvQueryFrame( input_video );
- if (frame == NULL)
- {
- fprintf(stderr, "Error: Hmm. The end came sooner than we
- thought./n");
- return -1;
- }
- /*原理同上*/
- allocateOnDemand( &frame2_1C, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
- cvConvertImage(frame, frame2_1C, 0);
- /*********************************************************
- 开始shi-Tomasi算法,该算法主要用于feature selection,即一张图中哪些是我
- 们感兴趣需要跟踪的点(interest point)
- input:
- * "frame1_1C" 输入图像.
- * "eig_image" and "temp_image" 只是给该算法提供可操作的内存区域.
- * 第一个".01" 规定了特征值的最小质量,因为该算法要得到好的特征点,哪就
- 需要一个选择的阈值
- * 第二个".01" 规定了像素之间最小的距离,用于减少运算复杂度,当然也一定
- 程度降低了跟踪精度
- * "NULL" 意味着处理整张图片,当然你也可以指定一块区域
- output:
- * "frame1_features" 将会包含fram1的特征值
- * "number_of_features" 将在该函数中自动填充上所找到特征值的真实数目,
- 该值<= 400
- **********************************************************/
- /*开始准备该算法需要的输入*/
- /* 给eig_image,temp_image分配空间*/
- allocateOnDemand( &eig_image, frame_size, IPL_DEPTH_32F, 1 );
- allocateOnDemand( &temp_image, frame_size, IPL_DEPTH_32F, 1 );
- /* 定义存放frame1特征值的数组,400只是定义一个上限 */
- CvPoint2D32f frame1_features[400];
- number_of_features = 400;
- /*开始跑shi-tomasi函数*/
- cvGoodFeaturesToTrack(frame1_1C, eig_image, temp_image,
- frame1_features, &number_of_features, .01, .01, NULL);
- /**********************************************************
- 开始金字塔Lucas Kanade光流法,该算法主要用于feature tracking,即是算出
- 光流,并跟踪目标。
- input:
- * "frame1_1C" 输入图像,即8位灰色的第一帧
- * "frame2_1C" 第二帧,我们要在其上找出第一帧我们发现的特征点在第二帧
- 的什么位置
- * "pyramid1" and "pyramid2" 是提供给该算法可操作的内存区域,计算中间
- 数据
- * "frame1_features" 由shi-tomasi算法得到的第一帧的特征点.
- * "number_of_features" 第一帧特征点的数目
- * "optical_flow_termination_criteria" 该算法中迭代终止的判别,这里是
- epsilon<0.3,epsilon是两帧中对应特征窗口的光度之差的平方,这个以后的文
- 章会讲
- * "0" 这个我不知道啥意思,反正改成1就出不来光流了,就用作者原话解释把
- means disable enhancements. (For example, the second array isn't
- pre-initialized with guesses.)
- output:
- * "frame2_features" 根据第一帧的特征点,在第二帧上所找到的对应点
- * "optical_flow_window" lucas-kanade光流算法的运算窗口,具体lucas-kanade
- 会在下一篇详述
- * "5" 指示最大的金字塔层数,0表示只有一层,那就是没用金字塔算法
- * "optical_flow_found_feature" 用于指示在第二帧中是否找到对应特征值,
- 若找到,其值为非零
- * "optical_flow_feature_error" 用于存放光流误差
- **********************************************************/
- /*开始为pyramid lucas kanade光流算法输入做准备*/
- CvPoint2D32f frame2_features[400];
- /* 该数组相应位置的值为非零,如果frame1中的特征值在frame2中找到 */
- char optical_flow_found_feature[400];
- /* 数组第i个元素表对应点光流误差*/
- float optical_flow_feature_error[400];
- /*lucas-kanade光流法运算窗口,这里取3*3的窗口,可以尝试下5*5,区别就是5*5
- 出现aperture problem的几率较小,3*3运算量小,对于feature selection即shi-tomasi算法来说足够了*/
- CvSize optical_flow_window = cvSize(3,3);
- /* 终止规则,当完成20次迭代或者当epsilon<=0.3,迭代终止,可以尝试下别的值*/
- CvTermCriteria optical_flow_termination_criteria
- = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 20, .3 );
- /*分配工作区域*/
- allocateOnDemand( &pyramid1, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
- allocateOnDemand( &pyramid2, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );
- /*开始跑该算法*/
- cvCalcOpticalFlowPyrLK(frame1_1C, frame2_1C, pyramid1, pyramid2,
- frame1_features, frame2_features, number_of_features,
- optical_flow_window, 5, optical_flow_found_feature,
- optical_flow_feature_error, optical_flow_termination_criteria, 0 );
- /*画光流场,具体画图过程我就不介绍了,只要知道画图是依据两帧对应的特征值,
- 这个特征值就是图像上我们感兴趣的点,如边缘上的点P(x,y)*/
- for(int i = 0; i < number_of_features; i++)
- {
- /* 如果没找到对应特征点 */
- if ( optical_flow_found_feature[i] == 0 )
- continue;
- int line_thickness;
- line_thickness = 1;
- /* CV_RGB(red, green, blue) is the red, green, and blue components
- * of the color you want, each out of 255.
- */
- CvScalar line_color;
- line_color = CV_RGB(255,0,0);
- /*画箭头,因为帧间的运动很小,所以需要缩放,不然看不见箭头,缩放因子为3*/
- CvPoint p,q;
- p.x = (int) frame1_features[i].x;
- p.y = (int) frame1_features[i].y;
- q.x = (int) frame2_features[i].x;
- q.y = (int) frame2_features[i].y;
- double angle;
- angle = atan2( (double) p.y - q.y, (double) p.x - q.x );
- double hypotenuse;
- hypotenuse = sqrt( square(p.y - q.y) + square(p.x - q.x) );
- /*执行缩放*/
- q.x = (int) (p.x - 3 * hypotenuse * cos(angle));
- q.y = (int) (p.y - 3 * hypotenuse * sin(angle));
- /*画箭头主线*/
- /* "frame1"要在frame1上作画.
- * "p" 线的开始点.
- * "q" 线的终止点.
- * "CV_AA" 反锯齿.
- * "0" 没有小数位.
- */
- cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0);
- /* 画箭的头部*/
- p.x = (int) (q.x + 9 * cos(angle + pi / 4));
- p.y = (int) (q.y + 9 * sin(angle + pi / 4));
- cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0);
- p.x = (int) (q.x + 9 * cos(angle - pi / 4));
- p.y = (int) (q.y + 9 * sin(angle - pi / 4));
- cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0);
- }
- /*显示图像*/
- cvShowImage("Optical Flow", frame1);
- /*延时,要不放不了*/
- int key=cvWaitKey(20);
- /*写入到文件中去*/
- cvWriteFrame(writer,frame1);
- }
- }
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图像处理
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