函数 cv::calcOpticalFlowPyrLK 在 OpenCV 中的参数列表可能会因不同版本而有所变化。确保你使用的是与代码示例匹配的 OpenCV 版本。
通常情况下， cv::calcOpticalFlowPyrLK 的正确用法如下：
void cv::calcOpticalFlowPyrLK(
InputArray prevImg, // 前一帧图像
InputArray nextImg, // 当前帧图像
InputArray prevPts, // 前一帧中点的坐标
OutputArray nextPts, // 输出当前帧中的点的坐标
OutputArray status = noArray(), // 点是否成功跟踪（可选）
OutputArray err = noArray(), // 跟踪误差（可选）
Size winSize = Size(21,21), // 计算光流时的窗口大小（可选）
int maxLevel = 3, // 最大金字塔层数（可选）
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT|TermCriteria::EPS, 30, 0.01) // 收敛标准（可选）
);
这里是一个简单的示例，演示了如何使用 cv::calcOpticalFlowPyrLK 函数：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 加载模糊图像作为前一帧
Mat prevImage = imread("blurred_image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (prevImage.empty()) {
cout << "Could not open or find the image!" << endl;
return -1;
}
vector<Point2f> points[2];
// 检测特征点
goodFeaturesToTrack(prevImage, points[0], 100, 0.01, 10);
// 模拟下一帧，这里直接将其设置为原始图像作为例子
Mat nextImage = imread("original_image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 确保下一帧不是空的
if (nextImage.empty()) {
cout << "Could not open or find the original image!" << endl;
return -1;
}
vector<uchar> status;
vector<float> err;
// 计算光流
calcOpticalFlowPyrLK(prevImage, nextImage, points[0], points[1], status, err);
for(size_t i = 0; i < points[0].size(); i++) {
if (status[i]) {
circle(nextImage, points[1][i], 5, Scalar(0,255,0), -1);
}
}
imshow("Motion Vectors", nextImage);
waitKey(0);
return 0;
}
注意事项：
- 在调用
calcOpticalFlowPyrLK时，请确保传递的是有效且已初始化的数据。 - 对于输出参数，如
status和err，确保提供适当类型以存储结果。 - 如果仍然遇到错误，请检查你的 OpenCV 文档或相关资源，以确认函数签名和参数要求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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