机器视觉 · 函数

光流追踪

Lucas-Kanade稀疏光流追踪。追踪特征点在两帧之间的运动。对标 cv2.calcOpticalFlowPyrLK。返回新点坐标、状态、误差和跟踪成功率。

调用签名(前一帧, 当前帧, 特征点, 窗口大小=15)

光ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 案例：机器视觉入口
设 功能 = 机器视觉.光流追踪
打印(功能)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

4 个参数

参数类型 / 传入方式说明

前一帧可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入前一帧;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '前一帧';检查调用是否漏了这行

当前帧可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入当前帧;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '当前帧';检查调用是否漏了这行

特征点可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入特征点;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '特征点';检查调用是否漏了这行

窗口大小可选 · 默认 15

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入窗口大小;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 案例：机器视觉入口
设 功能 = 机器视觉.光流追踪
打印(功能)

# 进阶组合:光流追踪 配合 机器视觉 业务流使用
设 图像 = 机器视觉.读取图像("outputs/示例.png")
设 结果 = 机器视觉.光流追踪(
    前一帧="示例值",  # 必填
    当前帧="示例值",  # 必填
    特征点="示例值",  # 必填
)
机器视觉.保存图像("outputs/灰度示例.png", 灰度)
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 3 个必填参数

## 参数 1: 前一帧
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器视觉.光流追踪()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器视觉.光流追踪(前一帧="示例值")

## 参数 2: 当前帧
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器视觉.光流追踪()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器视觉.光流追踪(当前帧="示例值")

## 参数 3: 特征点
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器视觉.光流追踪()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器视觉.光流追踪(特征点="示例值")
打印(结果)