OpenCV 光流断言

Question

我正在尝试跟踪通过 dsift 使用 python 2.7 和 openCV 2.4.11 获得的面部特征轮廓的地标。我想在帧之间跟踪这些功能。

但是我收到以下错误。我已经检查了输入图像是 1 通道相等尺寸（和无符号 8 位类型），并且同样具有前一点：

OpenCV Error: Assertion failed ((npoints = prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, tru
e)) >= 0) in cv::calcOpticalFlowPyrLK, file ..\..\..\modules\video\src\lkpyramid.cpp
cv2.error: ..\..\..\modules\video\src\lkpyramid.cpp:845: error: (-215) (npoints
= prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, true)) >= 0 in function cv::calcOpticalFlowP
yrLK

导致问题的行：

new_pts, ttl, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(self.old_img, i_img, i_old_pts, None)

有人知道我可以从哪里开始调试吗？

Answer 1

我在做基于光流的跟踪时遇到了同样的问题。我尝试了许多不同的方法来解决这个问题。但徒劳无功

最后，有一个示例程序，其中他们使用 shi-tomsi 角点检测进行跟踪，这些点用于 LK 算法并且运行良好。所以我研究了 Shi-Tomsi 检测器输出的数据类型和维度，并确保我要跟踪的点属于同一类型。它醒了！

这是你需要知道的。

确保图像是灰度的。
你的坐标参数 i_old_pts 应该是单精度浮点数，意思是 float32。这种类型在 numpy 中可用。 python 中的浮点数是 float64
坐标参数i_old_pts（来自您的程序）应该是一个维度为 (n,1,2) 的 numpy 数组，其中 n 代表点数。

这应该有效。

Answer 2

我在跟踪 opencv 样本的光流时遇到了同样的问题。就我而言，问题在于我正在阅读的视频文件类型。我正在读取无效的 mkv 文件。

Answer 3

我不确定为什么，但经过大量代码评估和调试后，我发现视频的第一帧（我从网络摄像头捕获的视频）是一个空白的黑色图像。所以，我使用了第二帧：

ret, prevframe = cap.read();
ret, prevframe = cap.read(); # the first frame was black and I was not sure why!!!

OpenCV 光流断言

OpenCV Optical Flow assertion

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