这篇文章主要介绍了C++ OpenCV视频操作之如何实现稠密光流对象跟踪，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
前言
稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流，故计算耗时，速度慢。一般来说我们在平时应用上可能会用到的比较少，在这里我们就简单讲解一下。
函数API
void cv::calcOpticalFlowFarneback( InputArray _prev0, InputArray _next0, OutputArray _flow0, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags )
参数说明如下：
InputArray ：输入前一帧图像
InputArray ：输入后一帧图像
OutputArray ：输出的光流
double：金字塔上下两层之间的尺度关系
int ：金字塔层数
int：均值窗口大小，越大越能denoise并且能够检测快速移动目标，但会引起模糊运动区域
int：迭代次数
int：像素领域大小，一般为5，7等
double：高斯标注差，一般为1-1.5
int：计算方法。主要包括OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW和OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN
代码实现
我们再新建一个项目名为opencv--video4，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法
先在外层读取第一帧图像
读取图像并时行稠密光流计算，下图红框内就是用到了我们的API，明显可以看出来这里比稀疏光流要简单些，因为不用再先获取特征点进行对比了，下面的蓝色框就是我们绘制结果的函数
代码结尾
绘制结果的函数
这样整个就完成了，文章开头的视频就是我们运行起来的效果，下面是视频中的截图
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“C++ OpenCV视频操作之如何实现稠密光流对象跟踪”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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