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OpenCV 광학 흐름을 사용하여 머리 제스처를 감지하는 응용 프로그램을 개발했습니다. 계산 방법을 최적화하고 싶습니다. 왜냐하면 현재는 매우 느립니다. 더 나은, 빨리, 효율적인 방법으로 나에게 제안 해 주시겠습니까?OpenCV : 광학 유량 계산 최적화
현재 광학 흐름 방향을 결정하기 위해 두 프레임 사이의 모든 특징 지점의 X와 Y 좌표를 비교하고 있습니다. 나는 광학 흐름 방향을 찾기 위해 검사 할 피처의 수를 줄이고 싶습니다. 기능 집합을 가장 잘 나타내는 최소 특징 점을 선택하십시오. 당신이 당신의 문제의 크기에 타이밍을 확인하려면이 코드를 시도 할 수
@Override
public Mat onCameraFrame(Mat inputFrame) {
up.value = 0;
down.value = 0;
left.value = 0;
right.value = 0;
pq.clear();
// start the timing counter to put the frame rate on screen
// and make sure the start time is up to date, do
// a reset every 10 seconds
if (lMilliStart == 0)
lMilliStart = System.currentTimeMillis();
if ((lMilliNow - lMilliStart) > 10000) {
lMilliStart = System.currentTimeMillis();
lFrameCount = 0;
}
inputFrame.copyTo(mRgba);
sMatSize.width = mRgba.width();
sMatSize.height = mRgba.height();
switch (viewMode) {
case VIEW_MODE_OPFLOW:
if (mMOP2fptsPrev.rows() == 0) {
// Log.d("Baz", "First time opflow");
// first time through the loop so we need prev and this mats
// plus prev points
// get this mat
Imgproc.cvtColor(mRgba, matOpFlowThis, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
// copy that to prev mat
matOpFlowThis.copyTo(matOpFlowPrev);
// get prev corners
Imgproc.goodFeaturesToTrack(matOpFlowPrev, MOPcorners, iGFFTMax, 0.05, 20);
mMOP2fptsPrev.fromArray(MOPcorners.toArray());
// get safe copy of this corners
mMOP2fptsPrev.copyTo(mMOP2fptsSafe);
} else {
// Log.d("Baz", "Opflow");
// we've been through before so
// this mat is valid. Copy it to prev mat
matOpFlowThis.copyTo(matOpFlowPrev);
// get this mat
Imgproc.cvtColor(mRgba, matOpFlowThis, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
// get the corners for this mat
Imgproc.goodFeaturesToTrack(matOpFlowThis, MOPcorners, iGFFTMax, 0.05, 20);
mMOP2fptsThis.fromArray(MOPcorners.toArray());
// retrieve the corners from the prev mat
// (saves calculating them again)
mMOP2fptsSafe.copyTo(mMOP2fptsPrev);
// and save this corners for next time through
mMOP2fptsThis.copyTo(mMOP2fptsSafe);
}
/*
* Parameters: prevImg first 8-bit input image nextImg second input
* image prevPts vector of 2D points for which the flow needs to be
* found; point coordinates must be single-precision floating-point
* numbers. nextPts output vector of 2D points (with
* single-precision floating-point coordinates) containing the
* calculated new positions of input features in the second image;
* when OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW flag is passed, the vector must
* have the same size as in the input. status output status vector
* (of unsigned chars); each element of the vector is set to 1 if
* the flow for the corresponding features has been found,
* otherwise, it is set to 0. err output vector of errors; each
* element of the vector is set to an error for the corresponding
* feature, type of the error measure can be set in flags parameter;
* if the flow wasn't found then the error is not defined (use the
* status parameter to find such cases).
*/
Video.calcOpticalFlowPyrLK(matOpFlowPrev, matOpFlowThis, mMOP2fptsPrev, mMOP2fptsThis, mMOBStatus, mMOFerr);
cornersPrev = mMOP2fptsPrev.toList();
cornersThis = mMOP2fptsThis.toList();
byteStatus = mMOBStatus.toList();
y = byteStatus.size() - 1;
for (x = 0; x < y; x++) {
if (byteStatus.get(x) == 1) {
pt = cornersThis.get(x);
pt2 = cornersPrev.get(x);
double m = Math.abs(pt2.y - pt.y)/Math.abs(pt2.x - pt.x);
double distance= Math.sqrt(Math.pow((pt.x - pt2.x),2) + Math.pow((pt.y - pt2.y),2));
if(distance < NOISE)
continue;
if (pt.x < pt2.x && pt2.y < pt.y)
if (m > 1)
up.value++;
else
right.value++;
else if (pt.x < pt2.x && pt2.y == pt.y)
right.value++;
else if (pt.x < pt2.x && pt2.y > pt.y)
if (m > 1)
down.value++;
else
right.value++;
else if (pt.x == pt2.x && pt2.y > pt.y)
down.value++;
else if (pt.x > pt2.x && pt2.y > pt.y)
if (m > 1)
down.value++;
else
left.value++;
else if (pt.x > pt2.x && pt2.y == pt.y)
left.value++;
else if (pt.x > pt2.x && pt2.y < pt.y)
if (m > 1)
up.value++;
else
left.value++;
else if (pt.x == pt2.x && pt2.y < pt.y)
up.value++;
Core.circle(mRgba, pt, 5, colorRed, iLineThickness - 1);
Core.line(mRgba, pt, pt2, colorRed, iLineThickness);
}
}//end of for
Direction r1, r2, r3;
if(up.value == 0 && left.value == 0 && right.value == 0 && down.value == 0) {
string = String.format("Direction: ---");
showTitle(string, 3, colorRed);
}else{
if (left.value < right.value) {
r1 = right;
} else r1 = left;
if (up.value < down.value) {
r2 = down;
} else r2 = up;
if (r1.value < r2.value) {
r3 = r2;
} else r3 = r1;
string = String.format("Direction: %s", r3.name);
for (HeadGestureListener listener : listeners) {
listener.onHeadGestureDetected(r3.name);
}
showTitle(string, 3, colorRed);
}
//Log.d("Mukcay",pq.poll().name);
// Log.d("Baz", "Opflow feature count: "+x);
if (bDisplayTitle)
showTitle("Optical Flow", 1, colorGreen);
break;
}
// get the time now in every frame
lMilliNow = System.currentTimeMillis();
// update the frame counter
lFrameCount++;
if (bDisplayTitle) {
string = String.format("FPS: %2.1f", (float) (lFrameCount * 1000)/(float) (lMilliNow - lMilliStart));
showTitle(string, 2, colorGreen);
}
if (System.currentTimeMillis() - lMilliShotTime < 1500)
showTitle(sShotText, 3, colorRed);
return mRgba;
}
갇혀 기록 - [* 이것이 당신이 아래로 못을 * 할 수있는 방법 (http://stackoverflow.com/a/378024/23771) 어디에 문제가 있습니다. 그러면 문제를 해결하는 방법을 알 수 있습니다. –
나는 그런 종류의 최적화를 찾고 있지 않다. 나는 광학 흐름 방향을 계산하는 더 좋은 기술이 필요합니다. 어쨌든 고마워, 흥미로운 질문이었다. – Mukaddes