opencv光流法的應(yīng)用：車流方向計(jì)算(一)-創(chuàng)新互聯(lián)

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在開源視頻網(wǎng)站隨便找一個(gè)測(cè)試視頻，計(jì)算光流， 由于flow是二維的向量，可以通過mean操作得出當(dāng)前光流的方向。還可以使用FFMPEG倒放一下視頻，看看計(jì)算的光流方向是否相反ffmpeg -i Car.mp4 -vf reverse -af areverse car.mp4。

代碼 帶有可視化的代碼

# python 背景建模 opencv createBackgroundSubtractorMOG2 https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/126195061
# opencv光流（密集光流+稀疏光流） cv.calcOpticalFlowPyrLK & cv2.calcOpticalFlowFarneback python與c++實(shí)現(xiàn)   https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/128507520
# opencv c++ Mat CUDA的編譯與使用 https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/128540197




# 略修改與注釋
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(cv2.samples.findFile("Car.mp4"))

cv2.namedWindow('original frame', 0)
cv2.resizeWindow('original frame', 600, 500)
cv2.namedWindow('optical vis', 0)
cv2.resizeWindow('optical vis', 600, 500)

ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[..., 1] = 255
while(1):
    ret, frame2 = cap.read()
    if not ret:
        print('No frames grabbed!')
        break
    next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)# 計(jì)算光流（只需要前后幀和一些參數(shù)即可）
    # 由于flow是二維的向量，可以通過mean操作得出，當(dāng)前光流的方向
    print(np.mean(flow[:,:,1]))

    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])# 轉(zhuǎn)為極坐標(biāo)
    # 用hsv矩陣 (480, 640, 3) 保存
    hsv[..., 0] = ang*180/np.pi/2
    hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)



    bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)# 轉(zhuǎn)為彩色圖像
    cv2.imshow("original frame", frame2)
    cv2.imshow('optical vis', bgr)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff

    prvs = next
cv2.destroyAllWindows()

倒放效果

• 拷貝需要的exe到視頻路徑下
  
• 倒放視頻
  
• 效果展示
  

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