Opencv cvCalcOpticalFlowPyrLK未按预期工作

我知道这是一个有充分记录的问题，但我没有设法在网上找到一个令人满意的解决方案。来吧

我使用cvCalcOpticalFlowPyrLK来跟踪特征点的运动。我使用cvGoodFeaturesToTrack查找特征点，并使用cvFindCornerSubPix对其进行优化。我在第一帧（参考帧）中找到特征点，并使用LK跟踪这些点相对于参考帧的移动。我使用当前帧特征点更新这些点，这些点与找到的帧特征点坐标一致。以下是我观察到的：

1） cvGoodFeaturesToTrack发现的良好特征点数量很少。我试着找到100分，但我总是得到不到10分。 2） 在5-6帧之后，特征点的数量减少了50%，然后在5帧之后又减少了50个，这是在主体不运动的情况下。从某种意义上说，跟踪是不完整的，一些点被正确地跟踪了，但有些点偏离了方向

我在youtube或iphone应用程序上看过演示应用程序。帧与帧之间特征点数量的下降不是我在应用程序中看到的。所以我怀疑我设置的参数可能是错误的

这是我如何调用函数的：

cvGoodFeaturesToTrack( 形象,， 本征图像， 临时图像， (小标题)， &角落(u count),， 0.01（质量等级）， 3（最小距离）， 0, 10（块大小）， 0（使用harris）， 0.04（k））

cvFindCornerSubPix( 形象,， 角点， 角落(u count),， cvSize（窗口大小，窗口大小）， cvSize（-1，-1）， cvterm标准（CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS，20,0.3））

cvCalcOpticalFlowPyrLK（图像， 当前帧， rpV->pyramid_图像0， rpV->金字塔图像1， 角点， 拐角处的水流， 角落(u count),， cvSize（窗口大小，窗口大小）， 10（级别）， 你发现的特征， 特征错误， CVTERM标准（国际热核试验堆CV|U TERMCRIT|U EPS，20,0.3）， 0);

另一件事是，我使用的是灰度相机（红外线相机）。不过我觉得这并不重要。我想知道我是否遗漏了什么重要的东西

非常感谢任何形式的帮助

谢谢，

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开尔文有几个问题：

• 如果您正在跟踪的功能看起来不像棋盘格的角，那么调用cvFindCornerSubpix没有帮助
• 只有当视在运动大于帧与帧之间的窗口大小时，才适合使用棱锥，以获得合理的窗口大小
• 很难说为什么在没有看到图像的情况下，你没有获得足够好的特征来跟踪。也许它相当模糊

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感谢您指出这一点。我看过很多使用cvFindCornerSubpix的人脸检测和跟踪示例，所以我认为这会有所帮助。我的图像不太模糊。但是，照明源不像天花板灯那样均匀。它的红外线LED围绕着摄像机。也许这就是LK强度一致性假设不起作用的原因？上次我查看时，cvFindCornerSubpix将特征建模为强度图像的鞍点。这在自然图像中几乎从未出现过，但它是棋盘游戏的理想选择。光照的变化也许可以解释。你试过一个简单的标准化xcorr跟踪器吗？我不确定xorr跟踪器是否可以处理旋转或缩放。如果可以，那就太完美了。我试着看看冲浪是否更适合我的需要。如果你有旋转和适度的缩放，我会从仿射LK开始，除非你必须要避免金字塔。xcorr的优点是，当使用FFT实现时，它在大窗口上的速度非常快。我有使用xcorr的经验。因为我感兴趣的对象是一张脸，所以我可以通过人脸检测使窗口变得更小。但无论我实现什么，都必须使用旋转和缩放。我可以知道仿射LK和金字塔LK有什么不同吗？