【opencv】示例-phase_corr.cpp 捕获视频流并通过计算相位相关性来检测画面中的移动...

cpp 复制代码
// 包含OpenCV库的头文件
#include "opencv2/core.hpp" // 包含OpenCV核心功能
#include "opencv2/videoio.hpp" // 包含视频IO功能
#include "opencv2/highgui.hpp" // 包含高级GUI功能,显示图像
#include "opencv2/imgproc.hpp" // 包含图像处理功能


using namespace cv; // 使用OpenCV命名空间,方便调用OpenCV函数


int main(int, char* [])
{
    VideoCapture video(0); // 创建VideoCapture对象,用于捕获编号为0的摄像头视频
    
    // 定义一些Mat类型的变量用于存放处理的帧
    Mat frame, curr, prev, curr64f, prev64f, hann;
    char key; // 用于接收用户按键


    // 主循环
    do
    {
        video >> frame; // 从视频流中读取一帧保存到frame变量中
        cvtColor(frame, curr, COLOR_RGB2GRAY); // 将捕获的彩色帧转换为灰度图


        // 如果prev为空,说明是第一帧,需要进行初始化
        if(prev.empty())
        {
            prev = curr.clone(); // 将当前帧存储到prev中,用于下次迭代
            createHanningWindow(hann, curr.size(), CV_64F); // 创建汉宁窗,用于相位相关函数
        }


        // 将prev和curr的数据类型转换为CV_64F,用于相位相关函数
        prev.convertTo(prev64f, CV_64F);
        curr.convertTo(curr64f, CV_64F);


        // 计算prev和curr之间的相位偏移
        Point2d shift = phaseCorrelate(prev64f, curr64f, hann);
        double radius = std::sqrt(shift.x*shift.x + shift.y*shift.y); // 计算偏移的幅度


        // 如果偏移幅度大于5,绘制一个圆和线来表示偏移方向
        if(radius > 5)
        {
            Point center(curr.cols >> 1, curr.rows >> 1); // 计算帧的中心点
            // 在当前帧上绘制圆和线
            circle(frame, center, (int)radius, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA);
            line(frame, center, Point(center.x + (int)shift.x, center.y + (int)shift.y), Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA);
        }


        imshow("phase shift", frame); // 显示经过相位相关偏移标示的图像
        key = (char)waitKey(2); // 等待2ms,如果有按键则获取到key变量


        prev = curr.clone(); // 更新prev帧为当前帧
    } while(key != 27); // 如果按键不是Esc键继续循环,Esc键ASCII码为27,用于退出循环


    return 0; // 程序结束,返回0
}
css 复制代码
createHanningWindow(hann, curr.size(), CV_64F);
bash 复制代码
Point2d shift = phaseCorrelate(prev64f, curr64f, hann)
相关推荐
只是甲5 小时前
Text2SQL 系列博客 02:技术原理深度剖析 - 从自然语言到 SQL 的完整链路
人工智能·text2sql·nl2sql·ai agent·自助数据分析·data agent·agentic 数据洞察
懷淰メ5 小时前
【AI赋能】基于PyQt+YOLO+DeepSeek水上漂浮物检测系统(详细介绍)
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt·漂浮物·水上漂浮物
EQUINOX15 小时前
【论文精读】| CLIP精读
大数据·人工智能
PC2005-cloud5 小时前
博文已索引但不展示:一次 Bing SEO 问题排查记录
服务器·人工智能
weixin_408099675 小时前
2026 图片去文字 API 实战:AI一键去除图片文字(附 Python / Java / PHP / JS 完整代码)
人工智能·api接口·图片去水印·石榴智能·ai图像修复·图片去文字
greenbbLV6 小时前
2026节日慰问品政策解读:合规标准升级与福利行业新趋势
人工智能·节日
奈斯先生Vector6 小时前
告别工具碎片化:基于 Nano Banana 全模态 AI 聚合架构搭建“文本-图像-视频”自动化协同生产线
运维·数据库·人工智能·架构·自动化·aigc·音视频
领麦微红外6 小时前
国产MEMS红外测温传感器:传感器+算法+产品级出厂标定一站式交付模式深度解读
人工智能·硬件工程·产品经理
mingo_敏6 小时前
DeepAgents : 检索(Retrieval)
人工智能·深度学习·langchain
微三云 - 廖会灵 (私域系统开发)6 小时前
消费即资产:积分增值异业联盟商业模式完整拆解(附落地逻辑、合规方案与盈利模型)
大数据·人工智能