使用 NVIDIA DALI 计算视频的光流

引言

光流（Optical Flow）是计算机视觉中的一种技术，主要用于估计视频中连续帧之间的运动信息。它通过分析像素在时间维度上的移动来预测运动场，广泛应用于目标跟踪、动作识别、视频稳定等领域。

光流的计算传统上依赖 CPU 或 GPU 上运行的复杂算法，例如 Lucas-Kanade 法或 Farneback 法。然而，这些方法在处理高分辨率视频或实时计算时效率较低。随着深度学习技术的发展，NVIDIA 提供了一种高效的光流计算解决方案，基于其深度学习加速库 DALI（Deep Learning Data Loading Library），可以在 GPU 上快速计算光流。

NVIDIA DALI 是一个 GPU 加速的数据加载和预处理库，常用于深度学习任务中的数据增强、图像处理等。DALI 不仅支持基本的数据预处理功能，还提供了高性能的光流计算模块，让我们能够快速处理视频中的运动信息。
在这里插入图片描述

光流计算原理

光流的基本原理是基于视频帧之间的像素强度变化，推断出像素的移动方向和速度。计算光流的过程通常包括以下步骤：

帧间差异分析：
比较视频中连续的两帧，计算像素强度的变化。
运动场估计：
根据像素的移动，计算每个像素的运动矢量，通常包含水平（x 方向）和垂直（y 方向）的运动分量。
光流表示：
光流的结果通常以二维矢量场的形式表示，对于每个像素 (i, j)，光流值为 (u, v)，其中 u 表示水平运动，v 表示垂直运动。
DALI 中的光流计算模块基于 NVIDIA 的硬件加速器，能够以极高的性能处理视频帧之间的运动，并输出光流结果。

实现代码

from nvidia.dali import fn
from nvidia.dali.pipeline import Pipeline, pipeline_def
import numpy as np


class OpticalFlowCalculator:
    """
    光流计算类，用于计算视频中连续帧之间的光流。
    """

    def __init__(self, video_filename: str, sequence_length: int = 2) -> None:
        """
        初始化光流计算.

        Args:
            video_filename (str): 视频文件名。
            sequence_length (int, optional): 要读取的视频帧序列长度. 默认为 2。
        """
        self.video_filename: str = video_filename
        self.sequence_length: int = sequence_length

        # 创建并构建光流处理管道
        self.pipe: Pipeline = self.create_optical_flow_pipeline()
        self.pipe.build()
        print("Optical Flow Pipeline Built!")

    @pipeline_def(batch_size=1, num_threads=4, device_id=0)
    def create_optical_flow_pipeline(self) -> Pipeline:
        """
        创建用于计算光流的 DALI 管道.

        Returns:
            Pipeline: 配置好的 DALI 光流计算管道。
        """
        # 读取视频帧
        video = fn.readers.video(
            device="gpu",
            filenames=self.video_filename,
            sequence_length=self.sequence_length
        )

        # 计算光流
        of = fn.optical_flow(
            video,  # 输入视频帧
            output_grid=4  # 输出稀疏光流
        )
        return of

    def calculate_optical_flow(self) -> np.ndarray:
        """
        运行光流计算管道并提取光流结果。

        Returns:
            np.ndarray: 光流结果，形状为 (H, W, 2)，包含水平和垂直光流。
        """
        # 运行管道
        pipe_out = self.pipe.run()

        # 提取光流向量
        flow_vector = np.array(pipe_out[0][0].as_cpu())

        # 分解水平和垂直光流
        h_flow = flow_vector[0, :, :, 0]  # 水平光流
        v_flow = flow_vector[0, :, :, 1]  # 垂直光流

        # 合并为 (H, W, 2)
        resized_flow_vector = np.stack([h_flow, v_flow], axis=-1)
        return resized_flow_vector


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    video_path = "example_video.mp4"
    calculator = OpticalFlowCalculator(video_path)

    # 计算光流
    optical_flow = calculator.calculate_optical_flow()
    print("Optical flow calculated:", optical_flow.shape)