OpenCV 光流断言

Question

我正在尝试使用 python 2.7 和 openCV 2.4.11 沿着通过 dsift 获得的面部特征轮廓跟踪地标。我想在帧之间跟踪这些特征。

但是我收到以下错误。我已检查输入图像是否为 1 通道等尺寸（且无符号 8 位类型），并且与前面的点类似：

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

导致问题的线路：

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

当我进行基于光流的跟踪时，我遇到了同样的问题。我尝试了很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，效果非常好。因此，我研究了 Shi-Tomsi 探测器输出的数据类型和维度，并确保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。
• 您的坐标参数 i_old_pts 应该是单精度浮点数，即 float32。这种类型可以在 numpy 中使用。 python中的float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

我在关注 opencv 光流样本时也遇到了同样的问题。就我而言，问题在于我正在读取的视频文件的类型。我正在读取 mkv 文件，但它不起作用。

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视频）是一个空的黑色图像。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!!!

Answer 4

就我而言，一切都工作正常，直到一个非常特定的时刻，我实现了一种不同的方法，当没有要跟踪的重要点时，

i_old_pts

的值返回为

None

。我的解决方法是添加这一行：

if len(i_old_pts) == 1: i_old_pts = np.zeros((1,2), dtype=np.float32)

这样至少会有一个零数组供光流读取。

由于

i_old_pts

变量包含要跟踪的所有角，因此它包含一个 numpy 坐标数组。就我而言，有一种情况，

i_old_pts

的值返回为

None

，所以我只是利用了这样一个事实：此时

i_old_pts

的长度仅为1（只有

None

）值）并在任意点进行替换。

如果您遇到相同的错误，您始终可以将前一帧中的一两个坐标点存储到子帧中，以防出现

NoneType

错误。当我测试一个快速视频剪辑时，这种情况特别发生在我身上，它突然切换了场景，所以我只是为该过渡场景插入一个随机点，并允许光流在场景继续时恢复工作。

希望这有帮助！