Я рассчитал оптический поток и хочу преобразовать его в изображения.
Следуя инструкциям opencv2:
mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[...,0], flow[...,1])
hsv = np.zeros_like(cv2.imread(img_path))
hsv[...,1] = 255
hsv[...,0] = ang*180/np.pi/2
hsv[...,2] = cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
bgr = cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow('optical flow',bgr)
Я могу сделать это, однако RGB-изображение не такое гладкое и непрерывное, как то, которое поставляется с более поздними работами, такими как высокоточная оценка оптического потока Т. Брокса на основе теории деформации или FlowNet, которая выглядит как гладкие, непрерывные области, как показано здесь: https://www.youtube.com/watch?v=JSzUdVBmQP4
Какие-нибудь рекомендации, как мне добиться этого преобразования вместо того, что я делаю (учебник opencv)?
Я нашел фрагмент сценария Matlab, который может достигать последнего, но я не понимаю, как выполняется преобразование. Может кто-нибудь объяснить?
flow = mex_OF(double(im1),double(im2));
scale = 16;
mag = sqrt(flow(:,:,1).^2+flow(:,:,2).^2)*scale+128;
mag = min(mag, 255);
flow = flow*scale+128;
flow = min(flow,255);
flow = max(flow,0);
[x,y,z] = size(flow);
flow_image = zeros(x,y,3);
flow_image(:,:,1:2) = flow;
flow_image(:,:,3) = mag;
imwrite(flow_image./255,sprintf('%s/%s/flow_image_%s',save_base,video,frames{k}))
Спасибо.