光流法跟蹤fast角點思路
光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表，所以要include<list><vector>1.讀取文件定義圖像存儲路徑用stringstring path_dataset=argv[1];associate ...
原文：機器學習進階-光流估計 1.cv2.goodFeaturesToTrack(找出光流估計所需要的角點) 2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK(獲得光流檢測后的角點位置) 3.cv2.add(進行像素點的加和)
.cv .goodFeaturesToTrack old gray, mask None, feature params 用於獲得光流估計所需要的角點參數說明：old gray表示輸入圖片，mask表示掩模，feature params:maxCorners 角點的最大個數,qualityLevel . 角點品質,minDistance 即在這個范圍內只存在一個品質最好的角點 . pl, st, ...
2019-02-28 00:07 0 543 推薦指數：
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1. sift.detectAndComputer(gray， None) # 計算出圖像的關鍵點和sift特征向量 參數說明：gray表示輸入的圖片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 計算出單應性矩陣 參數 ...
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1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2) # 對兩個圖像關鍵點進行連線操作 參數說明：imageA和imageB表示圖片，kpsA和kpsB表示關鍵點， matches表示進過 ...