如何在Python OpenCV中找到光流中的阈值数

aij0ehis 于 2023-05-07 发布在 Python

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使用光流，我试图检测连接到电机的线圈的运动。当电机启动时，线圈运行平稳，但有时会开始振动。我需要探测到这种震动。我不确定光流是否是正确的方法，但当测试与稳定的运动与振动，我可以看到一些颜色显示在振动。随附图片：
stable (running smoothly)

Vibration

在一个完整的视频帧上做光流将不起作用，所以我已经裁剪了线圈的角落，当它开始振动时，你可以看到很多颜色，因为当它平稳运行时，没有太多的运动可见，但当它振动时，运动是可见的，因此它在光流中被拾取。
现在我正试图找出某种阈值，以便我可以打印时，它开始振动，当它的低振动，当它的高振动。
使用下面的代码：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture("Coil.mp4")
ret, frame1 = cap.read()
frame1 = frame1[284: 383, 498:516]
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = np.zeros_like(frame1)
hsv[..., 1] = 255

while cap:
    ret, frame2 = cap.read()
    frame2 = frame2[284: 383, 498:516]
    next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    hsv[..., 0] = ang * 180 / np.pi / 2
    hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    rgb = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    cv2.imshow('Optical Flow', rgb)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break
    prvs = next

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

当有运动时，光流以颜色的形式显示它，所以我猜必须有某种方法来找出阈值。有没有人能帮我一下，或者给我指个方向？

opencv

来源：https://stackoverflow.com/questions/76165060/how-to-find-a-threshold-number-in-optical-flow-in-python-opencv

1条答案

按热度按时间

x6yk4ghg1#

我认为使用平均幅度应该适用于阈值振动。cv2.calcOpticalFlowFarneback（）返回
使用算法找到每个prev像素的光流，使得prev（y，x）next（y+flow（y，x），x+flow（y，x）[0]）
因此，当我们将其移动到极坐标并获得幅度和Angular 时，Angular 显示流动的方向，幅度显示像素移动了多少。
下面的代码是平均每个帧的幅度，并按时间绘制它，这样你就可以看到平均幅度如何通过线圈振动变化。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cap = cv2.VideoCapture("Coil.mp4")
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
ret, frame1 = cap.read()
frame1 = frame1[284: 383, 498:516]
prvs = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

mags = []
while True:
    ret, frame2 = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame2 = frame2[284: 383, 498:516]
    next = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs, next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    mag_mean = cv2.mean(mag)
    mags.append(mag_mean)
    prvs = next

mags_arr = np.array(mags)
time_arr = np.arange(len(mags)) / fps
plt.plot(time_arr, mags_arr)
plt.savefig("vibrate-time.png")

最后你有振动/时间图，你可以选择高振动和低振动的阈值。
这是我测试过的12秒视频样本的情节。

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