光流中的velX和velY (如何添加)

光流（Optical Flow）是计算机视觉中用于描述图像序列中像素运动的技术，velX和velY分别表示像素在水平和垂直方向上的运动速度（或位移）。以下是关于光流中velX和velY的完整解析：

1. 基础概念

光流：通过分析连续帧之间的像素强度变化，估计像素的运动矢量（velX, velY）。
velX和velY：
- velX：像素在水平方向（X轴）的运动速度（单位：像素/帧）。
- velY：像素在垂直方向（Y轴）的运动速度。
- 例如：velX=5, velY=0表示像素向右移动5个单位。

2. 如何计算/添加`velX`和`velY`

方法1：使用OpenCV的Lucas-Kanade算法

import cv2
import numpy as np

# 读取连续两帧图像
prev_frame = cv2.imread('frame1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
next_frame = cv2.imread('frame2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 检测角点（特征点）
prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_frame, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7)

# 计算光流
next_pts, status, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_frame, next_frame, prev_pts, None)

# 提取velX和velY
for i, (prev, next) in enumerate(zip(prev_pts, next_pts)):
    velX = next[0][0] - prev[0][0]  # 水平位移
    velY = next[0][1] - prev[0][1]  # 垂直位移
    print(f"Point {i}: velX={velX:.2f}, velY={velY:.2f}")

方法2：使用稠密光流（Farneback算法）

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, next_frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
velX = flow[..., 0]  # 所有像素的velX矩阵
velY = flow[..., 1]  # 所有像素的velY矩阵