基于OpenCV实现金字塔光流法对表面流场的计算-中国水利水电.PDF

第14卷 第3期 中国水利水电科学研究院学报 Vol.14 No.3 2016年6月 Journal of China Institute of Water Resources and Hydropower Research June，2016 文章编号：1672-3031（2016）03-0224-05 基于OpenCV 实现金字塔光流法对表面流场的计算 凃 洋，刘春晶，曹文洪，王向东 （中国水利水电科学研究院，北京 100048） 摘要：本文基于OpenCV视觉函数库和VisualStudio2010平台，采用C++编程语言开发了基于金字塔光流法的PTV （ParticleTrackVelocimetry）表面流场测量程序。程序计算结果显示：基于金字塔光流法实现PTV技术，需要在金 字塔光流法对示踪粒子角点跟踪匹配的基础上进一步实现示踪粒子的质心匹配，该过程可使金字塔光流法准确、 合理地应用于PTV技术，实现对示踪粒子运动速度的正确计算，同时还可剔除掉金字塔光流法对非匹配关系的角 点产生的错误匹配。 关键词：OpenCV；金字塔光流；PTV；角点匹配；质心匹配 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A doi ：10.13244/ki.jiwhr.2016.03.011 1 研究背景 粒子跟踪测速技术PTV（ParticleTrackVelocimetry）是表面流场测量的重要方法，其主要实现途径 是通过摄像机记录带有示踪粒子运动的流场情况，再通过计算机程序实现对视频图像中多个运动目 标的跟踪与匹配，属于计算机视觉与图像处理技术在水利领域的应用。在计算机视觉研究领域中， ［1］ 目标跟踪主要包括 基于匹配的目标跟踪算法（CamShift法、Kalman滤波法等）、基于运动检测的目标 跟踪算法（光流法）、基于对比度分析的目标跟踪算法（边缘跟踪法、重心跟踪法等）等几大类。其中 光流法应用广泛、跟踪效果较好，与其他方法相比，光流法又具备跟踪多运动目标的能力。与以往 ［2］ PTV跟踪匹配算法不同（如最邻近法、匹配几率法、PCSS法等） ，光流法是通过计算图像像素信息 的表观的运动（运动目标的像素运动速度）来实现对运动目标的跟踪。在光流算法中，以Horn-Sc⁃ ［3］ ［4］ ［5］ hunck法 、Lucas-Kanade方法（L-K法）及金字塔光流法PyramidLucas-Kanade方法（PyrLK法） 为 典型代表。其中PyrLK法是目前应用较广的方法，属于稀疏光流法，相较于其他两种方法具有计算速 ［6］ 度快、可应用于大位移的目标跟踪计算 。因此将PyrLK法引入到PTV技术，通过对图像像素信息变 化的检测计算来实现对流场中示踪粒子运动的跟踪进而实现流场速度的求解，这是一个全新的角 度。然而，PyrLK法作为稀疏光流法，实现的是对示踪粒子角点（特征点）的跟踪，事实上角点速度往 往并不能准确地代表示踪粒子的运动速度，因此还需解决通过PyrLK法计算出示踪粒子质心的速度的 问题。 基于视频图像的运动目标识别与跟踪，需要编写计算机程序实现。如果所有需要的底层算法和 图像处理函数都从头编写，则需要较大的工作量，且难以保证程序的鲁棒性和通用性。OpenCV、 Matlab等图像处理开发平台恰好可以解决上述问题，其作用正是可以为用户提供函数库以高效解决 计算机视觉和图像处理中的一些问题。但Matlab提供的计算函数在Matlab环境下的运行速度较慢， 将m文件转化为C代码后，C代码的执行效率和可读性存在较大问题。因此本研究选择OpenCV视觉 库作为开发平台，在VisualStudio2010开发环境下采用C++语言实现PyrLK法的PTV表面流场测量过 程。 收稿时间：2015-11-10 项目基金：国家自然科学基金项目；国家国际科技合作专项项目（2015DFR70980） 作者简介