密集光流估计（Dense Optical Flow Estimation） 密集光流是光流概念的范畴之一。光流可以定义为物体在视频序列的连续帧之间的运动，这是物体和摄像机之间相对运动的结果。...光流分为稀疏光流（Sparse optical flow）和密集光流（Dense optical flow）。...另一方面，稠密光流从给定的帧中导出所有像素的流向量，以较高的计算量和较慢的速度获得更高的精度。 ? 网球运动员的密集光流估计 密集光流在视频序列的每帧中每像素计算一个光流矢量。...与稀疏光流方法不同，该方法为视频分割和运动结构学习等应用提供了更加合适的输出。密集光流可以通过多种方法实现。其中最简单的算法之一是 Farneback 方法。...经过一系列迭代优化后，计算密集光流。代码实现时，该算法从双通道流向量数组(dx/dt，dy/dt)计算光流的方向和大小。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。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。下面我们推导光流方程： 假设E(x,y,t)为(x,y)点在时刻t的灰度（照度）。...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)。
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。...DeepMatching是jerome revaud在2013年开发的一种匹配算法。其目的是计算两幅图像之间的密集对应关系。深度匹配依赖于为匹配图像而设计的深层、多层、卷积结构。...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。...最终迭代过程的结果是一个多尺寸的响应金字塔。在其中扩展了尺度的局部最大值。 对于每个最大值，算法都会回溯到允许获得该最大值的配置，从而产生准密集的对应关系。它是使用动态编程完成的。...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。...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....但是光流的约束方程只有一个，而需要求出x,y方向的速度u和v(两个未知量)，一个方程两个未知量是没有办法求解的，所以下文介绍的LK光流法考虑到了像素点的领域，将问题转变成了计算这些点集的光流，联立多个方程...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。...，而这些角点无法在原始图像上被覆盖）由于金字塔的缩放减小了物体的位移，也就减小了光流，其中顶层图像中的光流的估计值设置为0 ?
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。...minDistance=7, blockSize=7) # Parameters for lucas kanade optical flow 设置 lucas kanade 光流场的参数...cv.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) # Create a mask image for drawing purposes 创建一个掩膜为了后面绘制角点的光流轨迹...: 可以看到这个算法实现起来效果很差,不过没关系,到后来一步一步我们的算法会变得很优秀,追踪的效率也会很顺畅.大家亦可以改改里边的参数,发现效果还是有很大的不一样....最后,有关LK光流法,推荐看一看这一篇论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。 ?...minDistance=7, blockSize=7) # Parameters for lucas kanade optical flow 设置 lucas kanade 光流场的参数...cv.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) # Create a mask image for drawing purposes 创建一个掩膜为了后面绘制角点的光流轨迹...可以看到这个算法实现起来效果很差,不过没关系,到后来一步一步我们的算法会变得很优秀,追踪的效率也会很顺畅.大家亦可以改改里边的参数,发现效果还是有很大的不一样....最后,有关LK光流法,推荐看一看这一篇论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the
光流的概念在1950年由Gibson首次提出。它是在观察成像平面上空间移动物体的像素移动的瞬时速度。...利用图像序列中时域中像素的变化以及相邻帧之间的相关性，找到前一帧与当前帧之间的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息。...一般而言，光流是由前景物体本身的移动，相机的移动或场景中两者的联合移动引起的。 假设我们有两个图像I和J，它们之间有一个小的转换，可以表示如下。...两个帧之间相应点的光流关系可用于估计3D速度。 其中，点p是使用校准相机的投影方程式从3D点P在图像平面上的投影。...或矢量记法 区分wrt时间收益： 光流场矢量可以分为平移部分和旋转部分，如下所示： 如果存在3个非共线的光流向量和深度，则可以求解3D速度。
Artemij Amiranashvili1 Alexey Dosovitskiy2 Vladlen Koltun2 Thomas Brox1
光流的概念 光流的概念是大佬James J....根据是否选取图像稀疏点进行光流估计，可以将光流估计分为稀疏光流和稠密光流，如下图（左）选取了一些特征明显（梯度较大）的点进行光流估计和跟踪，下图（右）为连续帧稠密光流示意图。...稠密光流描述图像每个像素向下一帧运动的光流。为了方便表示，使用不同的颜色和亮度表示光流的大小和方向，如下图的不同颜色。...下图展示了一种光流和颜色的映射关系，使用颜色表示光流的方向，亮度表示光流的大小。...光流数据集 此处的光流数据集是指深度学习模型所需要的数据集。光流数据集由于标注困难，因此多以合成数据为主。
不会存在如上图车已经过去了，还留存有长长的不正确的轨迹追踪线。 过程图其一如下： 原图 VS 密集光流追踪 gif 效果图如下： 原图 VS 密集光流Hsv效果图其一如下： 2....密集光流： 通过 Gunner Farneback 来寻找密集光流。它计算帧中所有点的光流。...- maxLevel: 最大金字塔层数 - criteria：指定迭代搜索算法的终止条件，在指定的最大迭代次数 10 之后或搜索窗口移动小于 0.03 复制代码 密集光流计算： 该方法将得到一个带有光流向量...# OpenCV中的密集光流 # Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流（使用 Shi-Tomasi 算法检测到的角点）。...# OpenCV 提供了另一种算法: Gunner Farneback 来寻找密集光流。它计算帧中所有点的光流。
前两期我们讲到：光流模块的作用、飞控融合光流数据的方法，本期继续讲光流模块使用过程中需要注意的问题。...主要问题包括倾角补偿和光流数据的距离伸缩：倾角补偿主要是因为当无人机产生倾角时，光流模块也会检测到位移，这是我们不想要的，所以需要利用IMU测得的倾角将这个值给补偿掉，不然无人机会左右摇晃。...具体的倾角补偿思路如图3，无人机开始处于状态1，发生小的倾角后，处于状态2，而此时对于光流模块而言，相当于无人机平移到了状态3，所以会测得Δx位移，而此时IMU测到了倾角β，当倾角较小时，Δx=H*tan...光流数据的距离伸缩主要是因为大部分光流模块输出的数据是像素位移，需要乘以高度后才能真正的表征无人机在物理世界中的位移，而凌启科技公司开发的双目测距及光流一体模块输出的光流数据本身就是无人机在物理世界中的位移
train validation test 2975 500 1525 3Optical flow（光流） 3.1 光流简介 光流常用于计算图像中各个位置的瞬时移位，是依据视频帧与帧之间的各像素相关性而计算得到的...输出是各个像素点的移位，通过移位，可以得知上一帧各目标在下一帧的位置。 ? 图3: FlowNet示意图。输入是视频片段的两帧，输出为光流。输出的光流是color-coded。...4基于光流的视频识别 通过光流，我们能够得知上一时刻的物体在下一时刻的位置，能否应用光流来更好地解决视频识别中的accuracy speed tradeoff呢？答案是肯定的。...其主要思路是： FGFA在任意帧都聚合了其邻近的2K+1帧的传播特征，导致计算量增大。同时，因为相邻帧的差异往往很小，这样密集的计算的信息冗余度也很高。...而且基于光流的方法对具体的识别任务不敏感，它在视频目标检测和视频语意分割上都能使用。因此，可以考虑将光流应用于目前使用的深度模型当中，来提高模型的性能。
那么他们就需要找到移动的摄像头拍摄的自然场景视频，同时还带有准确的深度图。找到大量这样的视频并不容易。...为正在移动的人估算距离 上面说到的「时间静止」视频提供了移动的摄像头+静止的物体的训练数据，但是研究的最终目标是解决摄像头和物体同时运动的情况。...比如，对于同样的固定物体，摄像头的移动形成了不同视角的两帧画面，就可以为深度估计提供非常有用的线索（视差）。为了利用这种信息，研究人员们计算了每个输入帧和另一帧之间的二维光流（两帧之间的像素位移）。...光流同时取决于场景的深度和摄像头的相对位置，不过由于摄像头的位置是未知的，就可以从光流场中消去两者间的依赖，从而得到了初始深度图。...那么，网络的输入就由这三部分组成：RGB 彩色图像，人物掩蔽，以及通过视差计算的带有掩蔽的深度图。 ? 对于这样的输入，网络的任务就是补上有人的区域的深度图，以及对整幅画面的深度图做一些完善。
人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。...那么他们就需要找到移动的摄像头拍摄的自然场景视频，同时还带有准确的深度图。找到大量这样的视频并不容易。...比如，对于同样的固定物体，摄像头的移动形成了不同视角的两帧画面，就可以为深度估计提供非常有用的线索（视差）。为了利用这种信息，研究人员们计算了每个输入帧和另一帧之间的二维光流（两帧之间的像素位移）。...光流同时取决于场景的深度和摄像头的相对位置，不过由于摄像头的位置是未知的，就可以从光流场中消去两者间的依赖，从而得到了初始深度图。...那么，网络的输入就由这三部分组成：RGB 彩色图像，人物掩蔽，以及通过视差计算的带有掩蔽的深度图。 ? 对于这样的输入，网络的任务就是补上有人的区域的深度图，以及对整幅画面的深度图做一些完善。
在本文中,为了摆脱预先已知的动态对象假设,我们通过基于流的动态/静态分割来处理动态SLAM问题.与现有方法不同,我们提出了一种新的基于光流残差的动态分割和密集融合的RGB-D SLAM方案.该方法通过改善动态因素的影响...下图是投影的2D场景在图像平面中流动, 是帧A中的一个对象点投影像素， 是帧B中的同一个3D点(属于移动对象).红色箭头表示场景流,这是世界空间运动.蓝色箭头是 中的光流.绿色箭头是图像平面中投影的...(b)是根据(a)的图像对估计的光流.颜色表示流动方向,强度表示像素位移.蓝色的流动是相机自我运动的结果.我们从光流中减去自我流,得到像平面上的场景流分量,如(c)所示.在(b)中迭代地移除场景流和...,这使得难以获得光流残差.脚部分被分割成静态背景,因为在行走阶段,地面上的支撑脚很容易被视为静态对象.虽然扫地脚移动得很快,并保留了大量的光流残余,但它们离坚硬的地面太近了.因此,由于图的连通性,它们很容易被分割成静态背景...3 结论 在本文中,我们提出了一种新的密集的三维立体匹配算法,该算法可以联合计算出动态片段和重建静态环境.新提供的动态分割和密集融合公式应用了先进的密集光流估计器,提高了动态分割的精度和效率.
流处理系统每次处理的数据一般是一个刚刚生成的“数据”/“事件（event）”。 大数据处理，主要要解决三个问题： 数据挖掘。 扩展性。 容错性。...后来，Spark Streaming 的出现，Spark 才开始有了能支持流处理的能力。...和 Spark 不同，Flink 处理流的时候是 per-event 的（一个记录/事件）。...打个不太严谨的比方，洗头冲水的时候有两种方式： 拿一个杯子在水龙头接水，再冲到头上 => 这是 Spark 流处理的模式。 直接再水龙头下面冲水 => 这是 Flink 流处理的模式。...这篇论文提供了一种统一批处理和流处理的 dataflow 模型。 ? coredump
图1:nuScenes数据集上的光流预测示例，从左到右：关键帧对的前一个原始图像，FastFlowNet和RAFT的流动可视化。...，提取修改后的2D边界框内的对象的光流信息，并将其输入到神经网络中 使用ResNet18从头开始训练二进制分类器，并对层进行一些必要的调整。...C、 数据预处理 为了确定物体是否在移动，不仅需要物体本身的光流信息，还需要周围背景的光流，因此，在输入到网络之前，必须对2D边界框进行一些预处理，如框架中的第四步所述，首先，将长方体重塑为边长为正方形...对于无法正确判断的移动物的情况主要是由于不明显的光流和误导性的流动的环境信息信息造成的。...而不是应用预训练模型 构建端到端分类网络体系结构，使生成光流场的中间阶段成为隐式的。
姿态可以用IMU数据解算出来，而位移数据或者是位置数据就需要GPS、RTK、光流及测高模块等传感器提供。...光流模块基于数字图像处理技术，能够获取无人机的相对位移数据，也就是当前帧相对上一帧的位移，但该位移数据的单位是像素（简称像素位移），同一像素位移在不同的高度对应着不同的物理位移，实际的物理位移与像素位移和无人机高度的乘积成正比...市面上有很多光流测距一体模块，如某宝的凌启科技开发的双目测距及光流一体模块LQ-S01，该算法基于双目视觉，不但能输出光流X、Y及距离H数据，还能测得无人机的旋转角度R，旋转角度与地磁计融合后可以获得更加准确的航向角...将IMU的姿态数据和光流及测高模块的位移数据送入飞控中，经过滤波及融合处理后，飞控通过控制算法就可以控制无人机在空中稳定悬浮。...常用的控制算法如串级PID等等，下期将基于串级PID控制算法介绍如何使用光流数据。
上期讲光流模块在无人机上的作用，本期主要讲的是基于串级PID控制算法介绍如何使用光流数据。...光流数据的使用方法通常分为两种，一种是光流数据和IMU数据单独使用，以一种逐层递进的方式控制无人机悬浮，具体如下图1： 第二种是光流数据和IMU数据进行深度融合，然后再进行控制算法的运算，...具体如下图2： 在IMU、光流及测距数据都很稳定时，采用方式一无人机也可以稳定的悬浮，初学者建议采用这种方式。...数据融合的思想就是将不同传感器的数据进行融合，而不是单独依赖某一个模块的数据，融合后的数据会更加稳定可靠。...对比方式一和方式二可知，其区别主要是方式二对输入到整个PID控制的最前端的数据进行了融合，不单独依赖光流数据，这样可保证最开始的目标更加稳定可靠，在控制系统中，目标值的稳定比精度更重要。
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