前言
上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪（一）》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点，到了了Shi-Tomas特征提取，这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。
视频效果展示
实现原理
首先要在初始帧中检测特征点，之后在下一帧中尝试跟踪这些点。你必须找到新的图像帧中这些点的位置，因此，你必须在特征点的先前位置附近进行搜索，以找到下一帧中它的新位置。输入两个连续的图像帧以及第一幅图像中检测到的特征点数组，该函数将返回一组新的特征点为位置。为了跟踪完整的序列，你需要在帧与帧之间重复这个过程，不可避免地你也会丢失其中一些点，于是被跟踪的特征点数目会减少。为了解决这个问题，我们可以不时地检测新的特征值。
函数API
calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, InputArray nextImg,
InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
OutputArray status, OutputArray err,
Size winSize = Size(21,21), int maxLevel = 3,
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01),
int flags = 0, double minEigThreshold = 1e-4 );
参数说明：
prevImg： 第一帧（跟踪图像的前一帧，一般是定位特征点）
nextImg： 第二帧/当前帧
prev_Pts： 第一帧特征点集
next_Pts： 计算输出的第二帧光流特征点集
status ： 状态标志位，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。
err：双精度数组，包含原始图像碎片与移动点之间的误差。
代码演示
我们还是用接着上一章的DEMO，继续往下做
定义基本数据
上面的API也提到我们会检测当前帧和前一帖进行处理，所以我们要先定义关于前一帧及当前帧的一些相关数据，下图红框内就是我们定义的用于处理的基本数据。
然后在检测到特征点后判断前一帧灰度图是否存在，如果不存在先复制过来
检测新的特征点
上面红线标的就是我闪可能在检测过程中出现的问题，所以我们这里也要改造一下检测，用我们定义的ftps的参数里面设置一个数值，用于检测如果数值小于我们设置的数后就重新检测特征点。我们改造一下寻找特征点这块。
先放一下原先的检测代码，红框部分是我们要改造地部分
下面这张是我们改造后的源代码
上面可以看出，我们把检测出的特征点数组存放到了fpts[0]中，当前一帧的特征点小于30后我们将重新检测，然后把检测出的结果存放到前一帧fpts[0]和初始化的特征点IniPoints里，最后再打印一个字符，可以从命令行里看到当前状态是在检测特征点，当特征点大于30时我们就打印一个检测的字符。
实现稀疏光流跟踪
首先我们先在最上方定义一个HLK跟踪的方法及跟踪成功的状态和误差参数
然后我们在写这个方法，这里就用到了我们的calcOpticalFlowPyrLK函数API
然后在上面的跟踪那里加入这个方法
绘制源图
最后在源图上画出特征点并把当前帧数据放到前一帧里，由于我们把前一帧数据已经转移到了fpts[0]里，所以这里也改为过来，然后我们又加入了画出直线的一个操作，用于观察移动的原点与现在的一个距离。
下面是视频中的截图
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