video_calcOpticalFlowPyrLK_vector

[32bit] ピラミッドを用いた反復ルーカス-カナード法を用いて，疎な特徴セットに対するオプティカルフローを計算します．

video_calcOpticalFlowPyrLK_vector p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12

p1 = sptr : IntPtr prevImg
p2 = sptr : IntPtr nextImg
p3 = var : Point2f[] prevPts
p4 = int : int prevPtsSize
p5 = sptr : IntPtr nextPts
p6 = sptr : IntPtr status
p7 = sptr : IntPtr err
p8 = ARGS_SIZE : Size winSize
p9 = int : int maxLevel
p10 = ARGS_TERMCRITERIA : TermCriteria criteria
p11 = int : int flags
p12 = double : double minEigThreshold

(プラグイン / モジュール : OpenCvSharpExtern.dll)

解説

この関数は，Lucas-Canade オプティカルフローの疎な反復版をピラミッド型に実装したものです．30]を参照してください．注）Lucas-Kanadeオプティカルフローアルゴリズムを用いた例は，opencv_source_code/samples/cpp/lkdemo.cppにあります．


(Python) Lucas-Canade オプティカルフローアルゴリズムを用いた例は， opencv_source_code/samples/python/lk_track.py にあります．


(Python) Lucas-Kanade トラッカーを用いたホモグラフィマッチングの例は、opencv_source_code/samples/python/lk_homography.pyにあります。 サンプル: samples/cpp/lkdemo.cpp.

元関数名(C#): video_calcOpticalFlowPyrLK_vector
元DLLエクスポート名: video_calcOpticalFlowPyrLK_vector
参照元CSファイル: Internal\PInvoke\NativeMethods\video\NativeMethods_video_tracking.cs
▼ C言語側関数定義

CVAPI(ExceptionStatus) video_calcOpticalFlowPyrLK_vector(
    cv::_InputArray* prevImg, cv::_InputArray* nextImg,
    cv::Point2f* prevPts, int prevPtsSize,
    std::vector<cv::Point2f>* nextPts,
    std::vector<uchar>* status,
    std::vector<float>* err,
    MyCvSize winSize, int maxLevel, MyCvTermCriteria criteria,
    int flags, double minEigThreshold)
{
    BEGIN_WRAP
    const std::vector<cv::Point2f> prevPtsVec(prevPts, prevPts + prevPtsSize);
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(*prevImg, *nextImg, prevPtsVec, *nextPts,
    *status, *err, cpp(winSize), maxLevel, cpp(criteria), flags, minEigThreshold);
    END_WRAP
}

情報