python中的openCV光流

Posted 2023-02-21

【中文标题】python中的openCV光流

【英文标题】：openCV optical flow in python

【发布时间】：2012-10-04 07:07:10

【问题描述】：

我正在用 python 编写图像分析程序并尝试使用cv.CalcOpticalFlowFarneback。我弄清楚了大部分事情并且分析工作，但是，我想用flags参数玩一点。在 cv 文档中，它说 flags 是一个整数，描述如下：

flags –
Operation flags that can be a combination of the following:
OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW Use the input flow as an initial flow approximation.
OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN ...

问题是如何设置标志以使用其中一个选项或两个选项？

【参考方案1】：

试试：

flags = OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW | OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN

|（竖线）字符是按位或。做标志的一种常见方法是对每个标志使用不同的 2 次方。例如，如果OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW 是 2，OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN 是 8，那么它们的组合是二进制的 1010。

他们的实际值可以在documentation看到：

OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW = 4
OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN = 256

【讨论】：

谢谢 Koobz，它看起来确实是对的，除了你为什么认为它是 2 和 8 与 1 和 3（二进制中的 01 和 11）。换句话说，为什么你需要每个标志是 2 位而不是 1 位。

en.wikipedia.org/wiki/Bit_field 可能比我解释得更好。每个位本质上是切换特定标志的专有方式。因此，如果您有 8 位，并且每个位对应于某个标志的开启和关闭，您可以紧凑地传达所有 256 种组合并轻松回答问题，例如是否使用位掩码启用了第 4 位位置的标志。例如。 0111 & 0100 = 0100 其中 != 0 和（因此通常为“真”）。 0111 & 1000 = 0，假。