LK光流金字塔算法是一种经典的稀疏光流算法，前文我们已经详细讲过其原理与实现：LK光流金字塔算法原理及C++实现TPS薄板样条变换是一种经典的非刚性形变模型，前文我们也已经详细讲过其原理、特点与实现：TPS薄板样条变换计算原理及C++实现我们知道，基于匹配点对的图像配准，关键在于找到基准图像与浮动图像的多组匹配点对：(p1,p1')、(p2,p2')、...、(pn,pn')。然后使用多组匹配点对
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2023-09-18 21:00:52
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# 光流配准的探索与应用
光流配准（Optical Flow Registration）是一种计算机视觉技术，广泛应用于图像分析、视频监测以及机器人导航等领域。通过对连续帧之间的运动估计，可以实现图像的对齐和校正。本篇文章将深入探讨光流配准的基本概念、实现方法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是光流？
光流是在图像序列中，由于物体运动或相机运动导致的像素亮度变化。光流假设即为：在
原创
2024-10-06 05:08:26
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程序流程： 1.图像采集先从opencv（2.4.10版本）采集回来摄像头的图像，是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵，opencv中的mat 数据结构。 2.人脸的美化 人脸美化，我们用的皮肤检测，皮肤在颜色空间是特定的一个区域 检测到这个区域（感兴趣区域），完后对这个区域进行美化，就是滤波，主要是双边滤波和高斯滤波。 3.视频格式转换以及编码处理好的矩阵颜色空间是rgb的，需
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2024-04-25 13:52:10
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原文代码运行时会报错，下面代码直接拷贝的原文代码，如果报错，只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
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2024-07-21 09:42:47
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网上有许多opencv的配置技巧，但是绝大多数的配置都只是一锅炖！把所有的lib文件，dll文件都包含进来。这样做会导致程序的可移植性非常差，把工程拷到另一台没有配置opencv环境的机器上，程序就跪了！另外，如果你打算用opencv写个SDK，一锅炖的方法会使得程序非常大！所以，我们需要另外的配置技巧，使我们能够根据自己的需要来选择需要包含的lib文
近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 光流Lucas-Kanade法OpenCV中的Lucas-Kanade光流代码演示OpenCV中的稠密光流代码演示 Aim：学习光流概念和Lucas-Kanade光流法；使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK（ ） 对图像中的特征点进行跟踪。 光流概念：由于目标对象或摄像机移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。是2D向
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2023-11-25 21:33:28
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## Python 光流配准科普
### 什么是光流？
光流（Optical Flow）是一种用于描述图像中物体运动的方法。它通过对连续帧进行比较，估算出图像中像素的运动。光流通常用于视频分析、目标跟踪以及运动检测等领域。
光流法基于“亮度一致性假设”，即在小时间间隔内，像素的亮度保持不变。通过此假设，我们可以推导出图像中每个像素点的运动方向和速度。
### 光流配准
光流配准是指利用光
原创
2024-09-25 07:07:56
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光流Optical Flow介绍与OpenCV实现 从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等，他们都在往后退。这个运动就是光流。而且，我们都会发现，他们的运动速度居然不一样？这就给我们提供了一个挺有意思的信息：通过不同目标的运动速度判断它们与我们的距
图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵，将原图像按照矩阵进行变换，就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面，也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系，与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
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2023-11-27 00:13:53
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在这篇文章中，我们将学习在视频或帧序列中计算光流的各种算法。我们将讨论稀疏和密集光流算法的相关理论和在OpenCV中的实现。1.什么是光流?光流是一个视频中两个连续帧之间的逐像素运动估计任务。基本上，光流任务意味着计算像素的移动向量作为物体在两个相邻图像之间的位移差。光流的主要思想是估计物体运动或摄像机运动引起的物体的位移矢量。2.理论基础让我们假设我们有一个灰度图像。我们定义函数，其中x,y为像
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2023-10-11 14:20:28
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概念定义光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式，它是2D矢量场，其中每个矢量是位移矢量，表示从第一帧到第二帧的点的移动。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。使用光流的前提亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情
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2023-11-28 13:20:46
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OPENCV立体标定OpenCV学习笔记(16)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标分类： 机器视觉 2010-10-24 08:03 5610 人阅读 评论(17) 收藏 举报双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差 )与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d 。“@scyscy
传统方法： 同一目标在相邻帧之间的亮度恒定相邻帧之间物体的运动微小，即短距离运动基本约束方程： 根据假设前提1，亮度恒定可得公式 其中为目标移动距离。 将式（1）的右侧泰勒展开得式(2)（因为约束2，运动微小，故一阶泰勒展开可以近似？） 略去2阶无穷小项和约掉。且2边除以得 令为图像灰度在3个方向上的偏导数， 令为所求光流矢量。 则得到约束方程：（记：只看最终的约束方程，为原
因为在理解LK光流opencv源码的过程中，没有找到相关的资料，因此将自己理解的过程及思考贴出来，希望可以记录并便于大家查阅，如果大家对代码有不同的理解或想法，欢迎评论讨论~opencv--LK光流算法--源码解析LK光流算法由Jean - Yves Bouguet提出，该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下，提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
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2023-10-31 18:11:46
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注：为便于学习，本文部分内容总结于中科大硕士论文，论文名称：基于SIFT图像配准算法的研究 1.配准概述 图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤，是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼void CImageregistrationDlg::OnCornermatching()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int i,j;
const int height1=mobanImage1->height;
const int width1
本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法，完成特征点的正确匹配，并求出变换矩阵，通过变换矩阵计算出要识别物体的边界SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法，关于该算法的就不多说了，网上的资料有很多，在此提供两个链接，一个是SIFT原文的译文，一个是关于SIFT算法的详细解释：SIFT算法译文SIFT算法详解整个实现过程可以复述如下：提供两张初始图片，一幅为模板图像，一幅为测试图片，目的
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2024-03-25 23:07:57
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图像拼接的关键两步是：配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型，将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。一，Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的，主要分为四部分： 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对，找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点，生成变换矩阵，并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的
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2024-05-08 23:13:10
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最近在进行SLAM的研究，在对trackCameraPose函数进行拆解的时候，发现使用了KLT方法，记录如下： 跟踪的方法其实有很多，如粒子滤波（pf）、meanshift跟踪，以及KLT跟踪或叫Lucas光
