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我正在尝试使用 quiver 绘制光流。我可以绘制光流线，但不能绘制箭头。此代码与 Matlab 教程中的类似示例。以下是代码

这不会像我期望的那样通过颤动在每帧图像上看到的箭头显示。我应该做些什么来纠正代码？尼丁

我正在开发一个 Android 视频稳定应用程序！我遇到了一些与 goodfeaturestotrack 和 calcOpticalFlowPyrLK 函数相关的问题，因为最终输出是相同的点！我用谷歌搜索了每一个关于这个的网站，但我无法解决它！我的代码有什么问题？

然后，当我向他们展示时：

我在同一个位置有 2 个不同的圆圈，这不好:(

我正在寻找一种光流实现以在我的 html5 画布中的 Web 应用程序上运行，但没有找到立即可用的东西。如果我选择自己实现，是否有可能实现（接近）实时性能？

或者，由于在当前设置下，我实际上只是想知道主要光流是向左还是向右移动，有没有一些更简单的算法可以使用？

我已经使用 KLT 从一系列图像中提取了光流。摄像机位于捕捉交通场景的移动车辆上。现在，我可以得到没有错配点的匹配结果。

我只是使用 OpenCV 函数 (C++) 来提取特征和跟踪。不过，我对编程没有任何问题。

cvGoodFeaturesToTrack(), cvFindCornerSubPix(), cvCalcOpticalFlowPyrLK()

谁能建议我应该研究什么主题/论文来区分我所拥有的匹配点是否是移动物体的一部分？我不想恢复相机运动。仅检查该点是否来自移动物体。

我没有测距仪或其他传感器之类的外部资源，但我知道汽车的速度（安装了摄像头）以及摄像头在车辆上上下倾斜时固定在车辆上的角度。（虽然我不知道偏航率）

检查光流的方向和距离是不够的。例如，在对面站点上移动的车辆的光流通常类似于静止特征，或者车辆以与相机相同的速度移动。

我应该研究哪个主题来处理这个问题？如果我必须在 FOE 或卡尔曼滤波器之间进行选择，或者其他？我想知道 RANSAC 是否会有所帮助。（我读过几篇学术论文，但似乎运气不好。我浏览了卡尔曼滤波器，但不确定这有什么帮助。我还发现关于 FOE 的资源非常有限，尤其是在教科书中）

我感谢每一个答案。非常感谢（真诚）

我正在做一个项目来检测来自具有光流的移动相机的移动物体。为了检测任何移动物体的真实运动，我需要补偿相机的自我运动。任何机构都可以提出一种简单的方法吗？我的项目使用 opencv c 和 c++。

我需要找到光流向量的重心。我应用了 OpenCV Lucas Kanade 函数，可以直观地看到光流向量。现在我如何对这些向量进行聚类并找到它们的重心？找到流向量聚集的位置是我想要实现的。

我得到的向量是 Point2f 前一个点和下一个点。我不确定如何对这些向量进行聚类。如果我使用kmeans函数，那么 Mat样本的结构应该是什么？

kmeans（样本，clusterCount，标签，TermCriteria（CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS，0.0001，10000），尝试，KMEANS_PP_CENTERS，中心）；

谢谢。

我有一个关于在 OpenCV 中存储向量的非常基本的查询，但由于我一直在 MATLAB 中工作，我发现在 C++ 中执行相同的向量操作真的很困难。

所以这是我的问题，我已经使用基本的 cvGoodFeaturesToTrack() 和 cvCalcOpticalFlowPyrLK() 函数计算了光流，并找到了流线的端点并将它们作为光流线显示在图像上。

但是，我想将这些流线端点存储在向量中，然后将其保存为文本文件，然后我可以将其发送到 MATLAB 以供阅读。

我真的不知道如何创建这些向量来存储这些点并将它们保存在文本文件中。

任何人都可以帮忙吗？

谢谢，

亚什

我对视频序列中的光流概念有点陌生，我已经阅读了有关光流的基础知识，并且我熟悉 Horn & Shunck 方法或 Lucas & Kanade 的方法。

我意识到，在这些方法中，我们正在计算一些表示图像中像素运动的向量，当然这些像素有一些限制（亮度恒定性、平滑度和......）

我的问题：

根据公式fx*u + fy *v = -ft ，我们如何才能准确地建立帧中一个像素与帧t中另一个像素之间的对应关系t + 1？

我的意思是我们怎么能确定它是t我们在 frame 中找到的相同的像素t + 1，我不知道我们在他们算法的哪个部分找到这些像素并在 framet和 frame中的像素之间建立对应关系t + 1！我知道我们可以找到移动的像素，但我不知道我们如何找到 framet和 frame中的像素之间的关系t + 1。

我希望你能理解我的问题:o)(o:

如果可能的答案尽可能地制定。

谢谢美女

为了找到连续的帧运动差异，我使用了帧的绝对差，然后将所有像素相加来量化运动量。我已经在 OpenCV 中做到了。

但我最近了解了 Horn 和 Schunk 的光流算法和基于宏块的运动补偿。OpenCV 库已经内置了可以计算它们的函数。但我不知道如何量化它们。它们比第一种方法更好吗？

请帮忙！

我必须为一个项目使用 C 语言和 OpenCV 库做一个程序，我按照这个站点上的 MACOSX 安装指南： OpenCV 安装

我使用 Mac Port 进行安装。

我使用 Eclipse 进行编程，现在当我尝试编译这个程序时，我得到一个构建错误，我认为它取决于 CalcOpticalFlowFarneback() 函数。

这是代码：

这是错误日志：

我想指定如果我删除 cvCalcOpticalFlowFarneback 函数，我没有任何问题。

谢谢，

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