CV2 光流函数不是确定性的答案

【问题标题】：CV2 optical flow function is not deterministicCV2 光流函数不是确定性的
【发布时间】：2020-08-18 04:13:28
【问题描述】：

我试图通过计算两个图像之间的光流大小来获得运动量（在 Python 3.7 和 cv2 v4.0 中）。但是通过相同的图像，我看到最终值不是确定性的。有时打印inf，有时打印7.372749678324908e-05。

有什么问题？为什么它不是确定性的？！

def getOpticalMag(prev_image, curr_image):

    prev_image_gray = cv2.cvtColor(prev_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    curr_image_gray = cv2.cvtColor(curr_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_image_gray, curr_image_gray, flow=None,
                                        pyr_scale=0.5, levels=1, winsize=15,
                                        iterations=2,
                                        poly_n=5, poly_sigma=1.1, flags=0)

    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])

    return np.mean(mag)

【问题讨论】：

我也有同样的问题和有趣的事情：不确定的部分是（非常令人惊讶）cv2.cartToPolar。 flow 对于我的图像总是相同的，但是转换的行为很奇怪。我使用 OpenCV 4.5.1

标签： python python-3.x opencv cv2 opticalflow

【解决方案1】：

我发现这是 OpenCV 的底层 IPP (IPPICV) 部分中的一个错误，它随 Python 版本一起提供，以使其更快地工作，所以发布它并且它已经具有里程碑意义 https://github.com/opencv/opencv/issues/19506.

您可以使用 numpy 编写自己的从笛卡尔坐标到极坐标的转换器，就像在此功能请求中一样 https://github.com/numpy/numpy/issues/5228#issue-46746558（如果您使用 Python 版本的 OpenCV，您已经拥有 NumPy）

def cartToPol(x, y):
    ang = numpy.arctan2(y, x)
    mag = numpy.hypot(x, y)
    return mag, ang

另一种解决方案是在没有 IPP 的情况下编译 OpenCV 或使用 C++ 版本的 OpenCV：在我的 Ubuntu 20.04 中，C++ 版本不存在此错误，因为我没有安装 IPP。

【讨论】：