我们实际上正在开展一个图像分析项目，我们需要识别场景中消失/出现的对象。这里有2张图像，一张是在外科医生采取行动之前拍摄的，另一张是之后拍摄的。之前:后:首先，我们刚刚计算了两张图片之间的差异，这是结果(请注意，我在结果Mat中添加了128只是为了获得更好的图像):(之后-之前)+128目标是检测杯子(红色箭头)已经从场景中消失并且注入(inject)器(黑色箭头)已经进入场景，换句话说，我们应该只检测与离开/进入的对象相对应的区域现场。此外，很明显，场景左上角的物体从它们的初始位置偏移了一点。我考虑了Opticalflow所以我使用OpenCVC++来计算Farneback的一个，以

我使用它作为我的跟踪算法的基础。//1.detectthefeaturescv::goodFeaturesToTrack(gray_prev,//theimagefeatures,//theoutputdetectedfeaturesmax_count,//themaximumnumberoffeaturesqlevel,//qualitylevelminDist);//mindistancebetweentwofeatures//2.trackfeaturescv::calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev,gray,//2consecutiveimagespoi