干货 | OpenCV中KLT光流跟踪原理详解与代码演示

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货本文转自OpenCV学堂，作者gloomyfish。文章仅用于学术分享。稀疏光流跟踪(KLT)详解在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法，这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的，所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件：亮度恒定短距离移动空间一致性亮度恒定对象中任意像素点p(x,y)亮度值，在t-1时候的值，在t时刻移动(u, v)之后亮度值保持不变空间一致性假设对像素点p(x, y)来说，周围的像素点都保持相同的移动距离(u, v) 假设窗口大小为5x5，则对于25个窗口内的像素点来说，就会如下等式 ………………………………