Algorithm 使用OpenCV跟踪用户定义的点

我正在做一个项目，我需要跟踪图像中的两点。到目前为止，识别这些点的最佳方法是让用户在程序首次运行时单击它们。我正在使用OpenCV中内置的Lucas Kanade金字塔方法（，但正如预期的那样，这并不太好。是否有更好的替代算法来跟踪OpenCV中的点，或者其他方法来验证我已经拥有的点？
我目前正在考虑使用GoodFeaturesToTrack，获得从每个点到我想要跟踪的点的距离，可能还有某种向量指出两点之间的关系，并使用这些信息确定我的新点。 我正在寻找解决这个问题的方法建议，不一定是代码示例。 谢谢

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编辑：我正在跟踪小的运动，如果这有帮助的话，如果你想寻找一个在opencv中实现的解决方案，金字塔卢卡斯卡纳德（PLK）方法很好，否则我更喜欢基于粒子过滤器的跟踪器。 为了提高PLK的跟踪性能，请确保您已正确设置参数。例如，对于大运动，您需要约3或4的级别。窗口不应太小（我更喜欢17x17到27x27）。同时请记住，这些方法需要纹理区域才能跟踪点。这意味着像角一样的图像内容（孔径问题）

我建议在网格中围绕要跟踪的点（p）设置一组点（p），然后使用前后阈值来拒绝错误跟踪的点。点（p）的运动将通过特定剩余点集（p）的平均运动来计算

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通过估计从第1帧到第2帧的运动（ptList1->ptList2）以及从第2帧到第1帧的运动（ptList2->ptListRef）的点来计算前后置信度。如果（| ptRef-pt1 | | |>fb|阈值），将拒绝运动矢量.

OpenCV的LK金字塔非常好…上传一些你的结果图像…它跟踪分数很好，我只是不选择被认为是“好分数”的东西我确定。我很清楚函数的参数和限制，我只是想用一些方法来验证我正在跟踪的点。很抱歉，我忘了我把这个放在这里了。我仍然受到这个问题的困扰，我的截止日期迫在眉睫。在我尝试这个之前，我还需要提交一些其他的修复程序，但这似乎是非常困难的我在找的帽子。谢谢。如果这个周末我有空的话，我会接受的。