void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
int count, CvSize win_size, int level, char* status,
float* track_error, CvTermCriteria criteria, int flags );
- prev
- 在时间 t 的第一帧
- curr
- 在时间 t + dt 的第二帧
- prev_pyr
- 第一帧的金字塔缓存. 如果指针非 NULL , 则缓存必须有足够的空间来存储金字塔从层 1 到层 #level 的内容。尺寸 (image_width+8)*image_height/3 比特足够了
- curr_pyr
- 与 prev_pyr 类似， 用于第二帧
- prev_features
- 需要发现光流的点集
- curr_features
- 包含新计算出来的位置的 点集
- count
- 特征点的数目
- win_size
- 每个金字塔层的搜索窗口尺寸
- level
- 最大的金字塔层数。如果为 0 , 不使用金字塔 (即金字塔为单层), 如果为 1 , 使用两层，下面依次类推。
- status
- 数组。如果对应特征的光流被发现，数组中的每一个元素都被设置为 1， 否则设置为 0。
- error
- 双精度数组，包含原始图像碎片与移动点之间的差。为可选参数，可以是 NULL .
- criteria
- 准则，指定在每个金字塔层，为某点寻找光流的迭代过程的终止条件。
- flags
- 其它选项：
- CV_LKFLOW_PYR_A_READY , 在调用之前，第一帧的金字塔已经准备好
- CV_LKFLOW_PYR_B_READY , 在调用之前，第二帧的金字塔已经准备好
- CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES , 在调用之前，数组 B 包含特征的初始坐标 （Hunnish: 在本节中没有出现数组 B，不知是指的哪一个）
函数 cvCalcOpticalFlowPyrLK 实现了金字塔中 Lucas-Kanade 光流计算的稀疏迭代版本 ([Bouguet00])。 它根据给出的前一帧特征点坐标计算当前视频帧上的特征点坐标。 函数寻找具有子象素精度的坐标值。
两个参数 prev_pyr 和 curr_pyr 都遵循下列规则： 如果图像指针为 0, 函数在内部为其分配缓存空间，计算金字塔，然后再处理过后释放缓存。 否则，函数计算金字塔且存储它到缓存中，除非设置标识 CV_LKFLOW_PYR_A[B]_READY 。 图像应该足够大以便能够容纳 Gaussian 金字塔数据。调用函数以后，金字塔被计算而且相应图像的标识可以被设置，为下一次调用准备就绪 (比如：对除了第一个图像的所有图像序列，标识 CV_LKFLOW_PYR_A_READY 被设置).
上面的对OpenCV中对这个函数的具体介绍： 我把自己使用中获得的收获写下
1 这里的pre 和 cur 分别代表我们需要跟踪图像的前一帧和当前帧，对物体的跟踪，我们在第一帧的时候一般是定位特征点，同时把这帧保存为 pre ,那么处理第二帧的时候这两个参数都会有了。可以进行跟踪了。
2 关于 flag， 根据我们的金字搭是否建立了，设置不同的值，一般在第一次使用0，在一帧处理完了保留当前金字塔为前一帧金字塔，下次处理时候直接可以使用。
转载自：http://www.cnblogs.com/xingma0910/archive/2012/07/26/2610281.html