光流法运动检测代码C++，opencv

【核心代码】

// 程序描述：来自OpenCV安装目录下Samples文件夹中的官方示例程序-利用光流法进行运动目标检测
//  描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
#include <opencv2/video/video.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
using namespace cv;
//  描述：声明全局函数
void tracking(Mat &frame, Mat &output);
bool addNewPoints();
bool acceptTrackedPoint(int i);
//  描述：声明全局变量
string window_name = "optical flow tracking";
Mat gray;   // 当前图片
Mat gray_prev;  // 预测图片
vector<Point2f> points[2];  // point0为特征点的原来位置，point1为特征点的新位置
vector<Point2f> initial;    // 初始化跟踪点的位置
vector<Point2f> features;   // 检测的特征
int maxCount = 500; // 检测的最大特征数
double qLevel = 0.01;   // 特征检测的等级
double minDist = 10.0;  // 两特征点之间的最小距离
vector<uchar> status;   // 跟踪特征的状态，特征的流发现为1，否则为0
vector<float> err;
//输出相应信息和OpenCV版本-----
static void helpinformation()
{
	cout <<"\n\n\t\t\t 光流法跟踪运动目标检测\n"
		<<"\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为：" << CV_VERSION 
		<<"\n\n" ;
}

//main( )函数，程序入口
int main()
{
	Mat frame;
	Mat result;
	//加载使用的视频文件，放在项目程序运行文件下
	helpinformation();
	VideoCapture capture(0);
	//显示信息函数
	// 摄像头读取文件开关
	if(capture.isOpened())  
	{
		while(true)
		{
			capture >> frame;

			if(!frame.empty())
			{ 
				tracking(frame, result);
			}
			else
			{ 
				printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
				break;
			}
			int c = waitKey(50);
			if( (char)c == 27 )
			{
				break; 
			} 
		}
	}
	return 0;
}

// parameter: frame 输入的视频帧
//            output 有跟踪结果的视频帧
void tracking(Mat &frame, Mat &output)
{
	cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);
	frame.copyTo(output);
	// 添加特征点
	if (addNewPoints())
	{
		goodFeaturesToTrack(gray, features, maxCount, qLevel, minDist);
		points[0].insert(points[0].end(), features.begin(), features.end());
		initial.insert(initial.end(), features.begin(), features.end());
	}

	if (gray_prev.empty())
	{
		gray.copyTo(gray_prev);
	}
	// l-k光流法运动估计
	calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray, points[0], points[1], status, err);
	// 去掉一些不好的特征点
	int k = 0;
	for (size_t i=0; i<points[1].size(); i  )
	{
		if (acceptTrackedPoint(i))
		{
			initial[k] = initial[i];
			points[1][k  ] = points[1][i];
		}
	}
	points[1].resize(k);
	initial.resize(k);
	// 显示特征点和运动轨迹
	for (size_t i=0; i<points[1].size(); i  )
	{
		line(output, initial[i], points[1][i], Scalar(0, 0, 255));
		circle(output, points[1][i], 3, Scalar(0, 255, 0), -1);
	}

	// 把当前跟踪结果作为下一此参考
	swap(points[1], points[0]);
	swap(gray_prev, gray);  
	imshow(window_name, output);
}

//  检测新点是否应该被添加
// return: 是否被添加标志
bool addNewPoints()
{
	return points[0].size() <= 10;
}

//决定哪些跟踪点被接受
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);
}