基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪

一、特征提取的方法

   本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统，通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。核心技术采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测算法，在每帧图像中提取具有旋转不变性的显著斑点特征，构建包含位置和方向信息的特征描述子。通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配，结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。

   系统以亚像素级精度追踪心肌组织特征点的帧间位移矢量，通过特征点群的位移场变化计算心肌应变率指标。在可视化层面，采用多尺度特征匹配可视化技术，实时呈现特征点追踪轨迹与匹配置信度。为量化分析心脏功能，系统构建了基于平均应变率的简易评估模型，并配套时间序列可视化模块，可直观展示心动周期内应变率波动曲线。

    该实现方案创新性地将计算机视觉特征追踪技术与心脏动力学评估相结合，通过非侵入式影像分析实现心肌运动量化。虽然当前版本采用简化版应变率计算模型，但其核心框架已具备扩展为临床级分析系统的潜力，通过引入心肌分层分析算法和三维运动重建技术，可进一步提升对心脏扭转运动的解析精度。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# 读取超声心动图视频
cap = cv2.VideoCapture('554502.avi')

# 初始化 ORB 特征检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 读取第一帧
ret, prev_frame = cap.read()
if not ret:
    print("无法读取第一帧")
    exit()

# 转换为灰度图像
prev_gray