我遇到了这种有趣的情况(Speeding up optical flow (createOptFlow_DualTVL1)),但这不适用于我的需求。我的一般问题是,如果适用,我想尽可能地加快以下代码的速度。请记住,我希望帧为灰度并在保持高宽比锁定的同时将它们调整为height = 300
。另外,我想从该视频中每秒采样2帧,因此我假设每个视频都在30fps
附近。最后,我想使用TV-L1光流算法。有没有一种方法可以增强此算法,因为对于1分钟的视频,大约需要3分钟才能估算出光流,这对于我的需求而言太耗时了。
提前致谢,
埃文
import math, imutils, cv2
print ("Entering Optical Flow Module...")
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
current_framerate = cap.get(5)
ret, frame1 = cap.read()
prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
prvs = imutils.resize(prvs, height = 300)
all_frames_flow=list()
while(cap.isOpened()):
frameId = cap.get(1)
ret, frame2 = cap.read()
if ret == True:
if (frameId % (math.floor(current_framerate)/2)==0): # assume videos are 30 fps and we want only 2 frames per second.
next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
next = imutils.resize(next, height = 300)
optical_flow = cv2.DualTVL1OpticalFlow_create()
flow = optical_flow.calc(prvs, next, None)
all_frames_flow.append(flow)
prvs = next
else:
continue
else:
break
cap.release()
最佳答案
对于cv2版本“'4.1.0'”:
根据下面对超参数的解释,下面的代码速度更快,但准确性较低。根据要求调整这些参数,以解决速度与精度之间的权衡。
optical_flow= cv2.optflow.DualTVL1OpticalFlow_create(nscales=1,epsilon=0.05,warps=1)
flow = optical_flow.calc(new_prvs, new_nxt, None)
其他参数需要调整here