光流法代码

#include “opencv2/opencv.hpp“
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

class frameProcessor;
//帧处理基类
class frameProcessor{
    public:
        virtual void process（Mat &inputMat &ouput）=0;
};

//特征跟踪类，继承自帧处理基类
class FeatureTracker :  public frameProcessor{
    Mat gray;  //当前灰度图
    Mat gray_prev;  //之前的灰度图
    vector points[2];//前后两帧的特征点
    vector initial;//初始特征点
    vector features;//检测到的特征
    int max_count; //要跟踪特征的最大数目
    double qlevel; //特征检测的指标
    double minDist;//特征点之间最小容忍距离
    vector status; //特征跟踪状态
    vector err; //跟踪时的错误
public:
    FeatureTracker（）:max_count（500）qlevel（0.01）minDist（10.）{}
    void process（Mat &frameMat &output）{
        //得到灰度图
        cvtColor （framegrayCV_BGR2GRAY）;
        frame.copyTo （output）;
        //特征点太少了，重新检测特征点
        if（addNewPoint（））{
            detectFeaturePoint （）;
            //插入检测到的特征点
            points[0].insert （points[0].end （）features.begin （）features.end （））;
            initial.insert （initial.end （）features.begin （）features.end （））;
        }
        //第一帧
        if（gray_prev.empty （））{
                gray.copyTo （gray_prev）;
        }
        //根据前后两帧灰度图估计前一帧特征点在当前帧的位置
        //默认窗口是15*15
        calcOpticalFlowPyrLK （
                gray_prev//前一帧灰度图
                gray//当前帧灰度图
                points[0]//前一帧特征点位置
                points[1]//当前帧特征点位置
                status//特征点被成功跟踪的标志
                err）;//前一帧特征点点小区域和当前特征点小区域间的差，根据差的大小可删除那些运动变化剧烈的点
        int k = 0;
        //去除那些未移动的特征点
        for（int i=0;i            if（acceptTrackedPoint （i））{
                initial[k]=initial[i];
                points[1][k++] = points[1][i];
            }
        }
        points[1].resize （k）;
        initial.resize （k）;
        //标记被跟踪的特征点
        handleTrackedPoint （frameoutput）;
        //为下一帧跟踪初始化特征点集和灰度图像
        std::swap（points[1]points[0]）;
        cv::swap（gray_prevgray）;
    }

    void detectFeaturePoint（）{
        goodFeaturesToTrack （gray//图片
                                 features//输出特征点
                                 max_count//特征点最大数目
                                 qlevel//质量指标
                                 minDist）;//最小容忍距离
    }
    bool addNewPoint（）{
            //若特征点数目少于10，则决定添加特征点
        return points[0].size （）<=10;
    }

    //若特征点在前后两帧移动了，则认为该点是目标点，且可被跟踪
    bool acceptTrackedPoint（int i）{
        return status[i]&&
                （abs（points[0][i].x-points[1][i].x）+
                  abs（points[0][i].y-points[1][i].y） >2）;
    }

    //画特征点
    void  handleTrackedPoint（Mat &frameMat &output）{
            for（int i=0;i                //当前特征点到初始位置用直线表示
                line（outputinitial[i]points[1][i]Scalar::all （0））;
                //当前位置用圈标出
                circle（outputpoints[1][i]3Scalar::all（0）（-1））;
            }
        }
};


class VideoProcessor{
private:
    VideoCapture caputure