基于python-opencv程序对光流法的理解 光流法的定义 Lucas-Kanade光流原理 Shi-Tomasi角点检测 python-opencv代码demo 光流法的定义 光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度...Lucas-Kanade光流原理 L-K算法基于上面三个假设。 （1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。...第八个参数为false时，该参数不起作用； mask可以指定角点产生的区域，划定检测范围 python-opencv代码demo opencv中提供了一个函数来实现K-L算法:cv2.calcOpticalFlowPyrLK...，也是光流算法在当前帧找到特征点的新位置（浮点数） status 标志：在当前帧当中发现的特征点标志status==1，否则为0 err ：向量中的每个特征对应的错误率 输入值： prevImg...minEigThreshold ：该算法计算光流方程的2×2规范化矩阵的最小特征值，除以窗口中的像素数; 如果此值小于minEigThreshold，则会过滤掉相应的功能并且不会处理该光流，因此它允许删除坏点并获得性能提升
流体运动估计光流算法研究 大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！...为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。...最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。...本文从光流法的基本原理入手,根据光流法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。...2、基于光流法的流体运动估计技术 自经典光流模型提出以来,不断进行研究和改进,以提升算法的精度、鲁棒性和时空分辨率等性能,更好地对流体图像序列进行运动估计。
本文目录： 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.光流法 三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五...很显然，基于特征点的目标跟踪算法和1），2）两个步骤有关。...二.光流法 这一部分《learing opencv》一书的第10章Lucas-Kanade光流部分写得非常详细，推荐大家看书。我这里也粘帖一些选自书中的内容。...这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程； （2）小运动，这个也必须满足，就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化，这样灰度才能对位置求偏导（换句话说，小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数...这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。 LK光流法有三个假设条件： 1....这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。 2. 小运动： 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化，去求取灰度对位置的偏导数。所有光流法必须满足。 3....这是LK光流法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度，需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK光流算法原理的数学推导： 假设前一帧时间为t， 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...因此用到第三个假设：即空间一致性假设，LK算法是利用3×3窗口内的9个像素点建立9个方程。
分 享 本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。...第一篇DeepFlow高效的光流匹配算法（上）主要介绍光流算法的基础知识,以及理论推导。 第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示Demo效果。...大位移光流覆盖了运动不受限制且比物体尺寸更大的更真实情况。为了改善类似问题，正如上一篇文章所述，LK光流又增加了图像金字塔来针对处理大位移的光流的情况。而本文主要的是介绍一种，稠密光流的算法。...DeepFlow可以说是DeepMatching算法的改进算法，将匹配算法与变分方法相结合，应用于光流的计算，是一种适应光流问题的描述子匹配算法，可以提高光流法在快速运动的表现。...3）计算稠密光流，输入稀疏光流场，当前层的每一个像素对应的光流等于所有包含该点的图像块对应的稀疏光流的加权求和 以下demo是集成在OpenCV4.0以上版本的DIS光流算法：（说明：将光流场转换到HSV
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。...第一篇主要介绍光流算法的基础知识,以及理论推导。 第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示windows下OpenCV中集成代码和在linux下源码的运行效果。...LK光流大揭秘 光流算法基础 光流（Optical Flow）是目前运动图像分析的重要方法，它的概念是由 James J....LK光流 LK( Lucas–Kanade )光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。...光流分为稠密光流法和稀疏光流法,稀疏光流主要是跟踪特征点，稠密光流是跟踪图像中的每个像素，由这篇文章延伸出来的下篇文章DeepFlow就是稠密光流中目前为止最为高效的稠密光流算法。
Horn–Schunck光流算法[1]是一种全局方法估算光流场。...参考博文：https://blog.csdn.net/hhyh612/article/details/79216021 假设条件： HS算法除了需要满足LK光流前两个假设之外，增加了一个假设条件： ...场景中属于同一物体的像素形成光流场向量应当十分平滑，只有在物体边界的地方才会出现光流的突变，但这只占图像的一小部分，总体上来看图像的光流场应当是平滑的。...理想的光流场，应该使这两项的值最小：即灰度变化小（亮度恒定）并且速度变化小（小运动）。 这是一个泛函的极值问题，可以用欧拉-拉格朗日方程求解。...直到满足如下条件，退出迭代，得到光流u, v值： ? 其中： ?
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。 LK光流法有三个假设条件： 1....这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。 2. 小运动： 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化，去求取灰度对位置的偏导数。所有光流法必须满足。 3....这是LK光流法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度，需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK光流算法原理的数学推导： 假设前一帧时间为t， 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...根据上式通过累加邻域像素点在三个维度的偏导数并做矩阵运算，即可算出该点的光流(Vx,Vy)。
视频光流是视频亮度的运动信息描述，对视频中运动对象轨迹进行标记的一种常用方法。
VSLAM前端：金字塔光流跟踪算法 一、光流 像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。...三、基于金字塔的Lucas-Kanade算法 算法的基本思路为：首先在金字塔的最高层计算光流大小，将它作为下一层金字塔光流的初始值，以此类推计算第0层的光流大小，作为最终的光流结果。 ...我们将第一小节的误差函数改写为金字塔第 层的损失函数： 其中 为猜测光流，表示金字塔第 层迭代的光流初始值， 为剩余光流，表示金子塔第 层迭代的光流误差。...我们现在讨论的是金字塔光流，其对光流法进行了改进，进行多次迭代，我们改写公式： 当 小于阈值后，迭代终止，迭代公式为： ，以上就是每层金字塔剩余光流的计算过程。...3.2 猜测光流 的计算 最高层 ，每层金字塔图像猜测光流公式为: 。 最终光流 。 四、原始论文算法流程 原始论文的算法流程更加简洁明了，推荐大家看下面流程: ? ?
典型的代表是Horn-Schunck算法与Lucas-Kanade(LK)算法。 2) 基于匹配的方法 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和区域的两种。...3)基于能量的方法 4)基于相位的方法 5)神经动力学方法 3.稠密光流与稀疏光流 除了根据原理的不同来区分光流法外，还可以根据所形成的光流场中二维矢量的疏密程度将光流法分为稠密光流与稀疏光流两种。...稠密光流 稠密光流是一种针对图像或指定的某一片区域进行逐点匹配的图像配准方法，它计算图像 上所有的点的偏移量，从而形成一个稠密的光流场。通过这个稠密的光流场，可以进行像素级别的图像配准。...Horn-Schunck算法以及基于区域匹配的大多数光流法都属于稠密光流的范畴。 由于光流矢量稠密，所以其配准后的效果也明显优于稀疏光流配准的效果。...上文提到的基于特征的匹配方法是典型的属于稀疏光流的算法。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV4中新光流算法 - DIS光流 OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV...其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。...相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算，不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。...DIS光流算法 01 DIS(稠密逆搜索)光流算法主要有三个核心部分组成 对应关系的快速逆搜索 多尺度推理的快速光流 快速的变分求精 以前的FB光流基于多项式方式，是基于像素级别的光流估算、非常耗时、...，效果也是很好，DIS光流必须有!
文章提供 python、c++ 代码。python 代码可以直接跑通。c++ 代码集成一个 class ，可以在自己工程中使用。...输出：当前帧光流预测框 特征点提取。对上一帧图片 preImage 提取目标框里的特征点，这里采取的是 fast 角点检测。...preImage、image 光流跟踪、在 image 中找出对应的特征点。 由特征点对应关系可以得出当前帧的目标框。...pt, **lkParms) # print("p1", nextPts, "st", st, "err", err) goodNewPt = nextPts[st == 1] # 光流跟踪后特征点...box); // 获取比检测框大pixeParam像素的框 void OpticalFlowLk(std::vector prePt); // 光流跟踪
光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且附代码，故收藏． 在空间中，运动可以用运动场描述。而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中不同图象灰度分布的不同体现的。...从而，空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场，光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。 光流可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。...光流法的主要任务就是通过求解光流约束方程求出u,v。但是由于只有一个方程，所以这是个病态问题。所以人们提出了各种其他的约束方程以联立求解。...我们知道对于背景，理想情况下，其光流应当为0，只有前景才有光流。所以我们并不要求通过求解光流约束方程求出u,v。我么只要求出亮度梯度方向的速率就可以了，即求出sqrt(u*u+v*v)。...而由光流约束方程可以很容易求到梯度方向的光流速率为 V = abs(Et/sqrt(Ex*Ex+Ey*Ey))。这样我们设定一个阈值T。
----
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 ...
光流的计算 光流估计就是指利用时间上相邻的两帧图像，得到点的运动。满足以下几点假设： 前后两帧点的位移不大（泰勒展开） 外界光强保持恒定。...上面就是光流估计的基本思想。上述式子虽然给出了光流估计的思路，但是还是没有办法解出位移量。 L-K方法 Lucas-Kanade方法是一种具体的求解方法。...上式即是L-K方法求解光流估计问题的方程。 金字塔方法 在最开始的假设中，第一条指出点的位移应该是较小的。从上面的分析可以看出，当位移较大时，Taylor展开式一阶近似误差较大。...光流估计 https://xmfbit.github.io/2017/05/03/cs131-opticalflow/ 2....[learning opencv]第十章 跟踪与运动：金字塔Lucas-kanade(cvCalcOpticalFlowPyrLK)检测光流 https://blog.csdn.net/moc062066
上的论文《Every Frame Counts: Joint Learning of VideoSegmentation and Optical Flow》，他们在这篇工作中提出了一种新的视频语义分割和光流联合学习算法...为了解决上述两个问题，作者提出了一个光流和语义分割联合学习的框架，语义分割为光流和遮挡估计提供了更丰富的语义信息，而非遮挡得光流保证了语义分割的像素级别的时序一致性。...本文算法分割结果，PSPNet分割结果和GT。...可以看出本文算法对移动目标（汽车，自行车）和出现频次较少目标（横向卡车）分割效果较好。 图5：KITTI数据集上光流估计结果，从上至下分别为原图，本文算法估计结果，GeoNet估计结果和GT。...可以看出本文算法对移动目标的边缘估计更为准确。
现在要估计的是运动偏移量[dx, dy]，也就是光流。仅用一个点无法解，一般会取一个窗口内的像素，考虑它们具有相同的运动。...下面通过一个例子说明如何追踪特征点的光流。 先在img1，也就是T里提取特征点kp1 Mat img1 = imread(".....，根据img1中的keypoint kp1, 可以追踪到img2中的keypoint坐标为 kp2[i].pt = kp.pt + Point2f(dx, dy); 以上是单层光流，下面说说金字塔的多层光流...左边1号缩放的img1为T，右边1号缩放的img2为I，以img1的keypoint kp1计算光流，得到kp2。...到计算下面两层的时候，以上一层光流的结果作为下一层的初始假设，而不是像最上层那样假设(dx, dy) = (0, 0)。
后来人们根据这种思想又提出了大量的改进算法。...基于相位的光流算法的优点是：对图像序列的适用范围较宽，而且速度估计比较精确，但也存在着一些问题：第一，基于相位的模型有一定的合理性，但是有较高的时间复杂性；第二，基于相位的方法通过两帧图像就可以计算出光流...，但如果要提高估计精度，就需要花费一定的时间；第三，基于相位的光流计算法对图像序列的时间混叠是比较敏感的。...下面详细介绍一下在实际中经常使用的Lucas-Kanada算法 Lucas-Kanada即L-K光流法最初于1981年提出，该算法假设在一个小的空间邻域内运动矢量保持恒定，使用加权最小二乘法估计光流...由于该算法应用于输入图像的一组点上时比较方便，因此被广泛应用于稀疏光流场，L-K算法的提出是基于以下三个假设： (1) 亮度恒定不变。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
