光流.flo文件处理

所知的两种光流文件后缀名有两个.flo和.npy
其中后者是numpy的一种处理方式

.flo文件保存

保存的前提是在深度学习的过程中网络最后输出的flow数据
这里使用的代码是MaskFlownet在GitHub上的code
链接: MaskFlownet
predict_new_data.py文件：
添加writeFlow(saveflow, flow)方法其中saveflow为.flo文件的保存位置 flow为网络的预测光流数据
writeFlow(saveflow, flow)函数如下：

// An highlighted block
TAG_CHAR = np.array([202021.25], np.float32)def writeFlow(filename, uv, v=None):""" Write optical flow to file.If v is None, uv is assumed to contain both u and v channels,stacked in depth.Original code by Deqing Sun, adapted from Daniel Scharstein."""nBands = 2if v is None:assert (uv.ndim == 3)assert (uv.shape[2] == 2)u = uv[:, :, 0]v = uv[:, :, 1]else:u = uvassert (u.shape == v.shape)height, width = u.shapef = open(filename, 'wb')# write the headerf.write(TAG_CHAR)np.array(width).astype(np.int32).tofile(f)np.array(height).astype(np.int32).tofile(f)# arrange into matrix formtmp = np.zeros((height, width * nBands))tmp[:, np.arange(width) * 2] = utmp[:, np.arange(width) * 2 + 1] = vtmp.astype(np.float32).tofile(f)f.close()

在网络预测代码部分直接添加代码即可：

// An highlighted block
flow, occ_mask, warped = predict_image_pair_flow(image1, image2, pipe)
cv2.imwrite(savepath, flow_vis.flow_to_color(flow, convert_to_bgr=False))
writeFlow(saveflow, flow)

光流文件的读取可视化

分为两种：
.npy文件可以直接利用 flow_vis依赖
可参考：链接: link
正对.flo文件
可参考：链接: link

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光流.flo文件处理

.flo文件保存

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