我正在尝试沿着通过 dsift 使用 python 2.7 和 openCV 2.4.11 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。我已经检查了输入图像是 1 channel 相等尺寸(和无符号 8 位类型)，并且同样具有 prev 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？
最佳答案
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!
这是您需要知道的。
- 确保图像是灰度的。
- 您的坐标参数 i_old_pts 应该是单精度 float ，即 float32。这种类型在 numpy 中可用。 python中的float是float64
- 坐标参数 i_old_pts(来自您的程序)应该是维度为 (n,1,2) 的 numpy 数组，其中 n 表示点数。
这应该有效。
关于python - OpenCV 光流断言，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34540181/