【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
喜欢吃豆31 分钟前
llama.cpp 全方位技术指南:从底层原理到实战部署
人工智能·语言模型·大模型·llama·量化·llama.cpp
e6zzseo1 小时前
独立站的优势和劣势和运营技巧
大数据·人工智能
富唯智能2 小时前
移动+协作+视觉:开箱即用的下一代复合机器人如何重塑智能工厂
人工智能·工业机器人·复合机器人
Antonio9153 小时前
【图像处理】图像的基础几何变换
图像处理·人工智能·计算机视觉
新加坡内哥谈技术4 小时前
Perplexity AI 的 RAG 架构全解析:幕后技术详解
人工智能
武子康5 小时前
AI研究-119 DeepSeek-OCR PyTorch FlashAttn 2.7.3 推理与部署 模型规模与资源详细分析
人工智能·深度学习·机器学习·ai·ocr·deepseek·deepseek-ocr
智驱力人工智能5 小时前
基于视觉分析的人脸联动使用手机检测系统 智能安全管理新突破 人脸与手机行为联动检测 多模态融合人脸与手机行为分析模型
算法·安全·目标检测·计算机视觉·智能手机·视觉检测·边缘计算
Sirius Wu6 小时前
深入浅出:Tongyi DeepResearch技术解读
人工智能·语言模型·langchain·aigc
忙碌5446 小时前
AI大模型时代下的全栈技术架构:从深度学习到云原生部署实战
人工智能·深度学习·架构
LZ_Keep_Running6 小时前
智能变电巡检:AI检测新突破
人工智能