光流法的三维运动表示1. 简介Lucas-Kanade 光流单像素算法最小二乘获得运动轨迹2. 三维运动表示 Reference: 高翔，张涛 《视觉SLAM十四讲》GILAD ADIV Determining Three-Dimensional Motion and Structurefrom Optical Flow Generated by Several Moving Objects1
转载
2024-10-24 14:02:44
12阅读
稀疏光流跟踪(KLT)稀疏光流跟踪(KLT)详解在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法，这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的，所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件:亮度恒定 短距离移动 空间一致性亮度恒定对象中任意像素点p(x,y)亮度
转载
2023-12-26 10:58:04
110阅读
# Python 稀疏光流解析
在计算机视觉领域，光流是指图像序列中相邻帧之间物体的运动。稀疏光流是一种仅检测图像中特征点的运动的技术，而不是对整个图像进行估算。本文将介绍稀疏光流的基本概念，并给出相关的Python代码示例。
## 光流的基本概念
光流基于光照一致性假设，即在短时间内，物体的亮度不变。通过这个假设，可以推导出光流方程。稀疏光流则重点关注图像中的特征点，例如边缘或角点，而不需
原创
2024-09-05 05:58:30
69阅读
一、概述 案例：使用稀疏光流实现对象跟踪 稀疏光流API介绍：calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, InputArray nextImg,
InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
转载
2023-12-18 10:14:28
0阅读
光流估计实际上是根据两张连续的帧，去估计两帧之间 pixel-wise（基于物体像素）的光流。凡是有关估计相关的东西，卷积神经网络经过大量数据学习后都能拟合，只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet 开辟了这个工作，同时也发布了一个光流估计的数据集。 光流追踪法 分为 稀疏光流追踪，与稠密光流追踪。二者的区别就是在于，稀疏光流追踪法，稀疏光流不对图像的每个像素点进行逐
转载
2023-10-16 17:49:55
298阅读
第八章 视觉里程计2除了特征点法视觉里程计(VO)，还有直接法视觉里程计。1. 光流法获取配对点光流是一种描述像素随时间在图像之间运动的方法。计算部分像素的运动称为稀疏光流；计算全部像素的称为稠密光流。稀疏光流以 Lucas-Kanade(LK) 为代表，稠密光流以 Horn-Schunck(HS) 为代表。LK光流假设 t 时刻位于 x,y 处的像素点的灰度值为 I(x,y,t)；在时刻 (t+
稀疏光流法（Sparse Optical Flow）是计算机视觉中的一种重要算法，用于估计图像序列中物体的运动轨迹。这种方法通过分析图像中的像素亮度变化，寻找光流向量来描述物体的运动方向和速度。在本文中，我们将介绍用Python实现稀疏光流法的基本原理，并提供代码示例。
稀疏光流法的基本原理是利用光流约束方程，通过计算图像中的像素灰度值变化，得到物体在空间和时间上的运动信息。在稀疏光流法中，我们
原创
2024-01-29 10:04:07
141阅读
此代码来自《学习OpenCV3中文版》第16章源代码有点小错误，已修改LK光流法的基本思想基于以下三个假设。1.亮度恒定;2.时间持续性或“微小移动”;3.空间一致性。灰度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各个图像中是固定不变的。对于t时刻在（x，y）处得像素，在t+dt时刻它运动到（x+dx，y+dy）处。有下式：对左边进行泰勒一阶展开，保留一阶项，得： 因为下一时刻的灰度等于之前
转载
2023-12-29 16:11:28
96阅读
/ 光流对象的跟踪.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//分为稀疏光流 KLT 和稠密光流HF
//本课程用KLT
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat frame, gray;
Mat pre_frame, pre
转载
2024-03-21 17:19:06
69阅读
# OpenCV Python 稀疏光流跟踪
稀疏光流（Sparse Optical Flow）是计算机视觉中的一种技术，用于在视频序列中跟踪物体的运动。与稠密光流（Dense Optical Flow）处理所有的像素不同，稀疏光流只跟踪特定的兴趣点，这使得它在一些场景中更有效率。OpenCV 提供了 `calcOpticalFlowPyrLK()` 函数来计算稀疏光流。
## 稀疏光流的原理
昨天收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的。经过自己的测试，Android利用NDK方式实现稠密光流还是可以的，不过和我在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》里提到过的，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来）
# 深度学习与稀疏光流：实现视觉流动分析
## 引言
稀疏光流（Sparse Optical Flow）是计算机视觉领域中一种重要的技术，用于分析视频序列中的物体运动。与稠密光流（Dense Optical Flow）相比，稀疏光流只关注特定点（特征点）的运动，这使得它在实时处理或资源受限的环境中成为一种有效的方法。近年来，深度学习的兴起为光流估计带来了新的发展。本文将探讨深度学习如何加速和优
OpenCV Python Harris 角点检测【目标】理解Harris角点检测背后的概念；cv2.cornerHarris(), cv2.cornerSubPix()【理论】上一章节中，我们看到在图像中每个方向变化都很大的区域就是角点，一个早期的尝试是由 Chris Harris & Mike Stephens 在1998年的论文 A Combined Corner and Edge
前言HS 光流法。光流法简介人的眼睛与被观察物体发生相对运动时，物体的影像在视网膜平面上形成一系列连续变化的图像，这一系列变化的图像信息不断 "流过" 视网膜,好像是一种光的 "流"，所以被称为光流。像素点定义的，所有光流的集合称为光流场。通过对光流场进行分析，可以得到物体相对观察者的运动场。在这过程中分析的算法称为光流法。HS 光流法的推导 HS光流计算基于物体移动的光学特性的两个
# Python光流库及其应用
光流（Optical Flow）是用于描述图像序列中物体或场景运动的一种技术。在计算机视觉和图像处理中，光流可以帮助我们分析图像中的动态变化。Python提供了多个库来实现光流的计算，最常用的包括OpenCV。本文将介绍光流的基本概念、用法，以及如何使用Python的OpenCV库来实现光流检测，并给出相应的代码示例。
## 1. 光流的基本概念
光流利用相邻
## Python提取相邻图像之间的稀疏光流
在计算机视觉领域中，稀疏光流是一种用于估计图像序列中像素之间的运动的技术。通过计算相邻图像之间的光流，我们可以获得有关物体在图像中的移动和变形的信息。在本文中，我们将使用Python语言和OpenCV库来提取相邻图像之间的稀疏光流。
### 稀疏光流的概念
稀疏光流是指在图像中只选择少量像素点进行计算光流的技术，这些像素点被称为关键点。通过这些关
原创
2024-03-16 06:44:23
50阅读
Pre：面试发现自己老讲不条理自己的研究工作，还是要先梳理下。鉴于motivation，本文是侧重结构化的15分钟talk draft，而非务求详尽。有兴趣的欢迎私下讨论。 Abstract：本文主要介绍稀疏模型相关，侧重于字典学习和具体应用。1.sparse background2.DL（DIctionary Learning）是什么，用途，为什么好3.我的DC（Custo
转载
2024-01-19 22:55:20
104阅读
目录1 程序简介2 算法流程2.1 彩色图转灰度图2.2 计算X、Y方向梯度2.3 计算角点响应值R2.4 非极大值抑制2.5 获取最优角点2.6 计算t方向梯度2.7 计算坐标点速度3 实现细节3.1 获得最优角点细节3.2 计算坐标点速度细节3.3 主函数细节4 源代码 我又来了，这万恶的大作业！1 程序简介自行实现LK光流计算，实现了对指定视频（三通道彩色）计算稀疏光流并显示在图像上。 主
转载
2024-10-03 14:13:59
105阅读
# 光流场计算：理解运动和变化的艺术
光流场计算是一种用于估计图像序列中物体运动的技术。通过分析连续帧之间的像素变化，光流可以帮助我们理解场景中的动态变化。这在计算机视觉、视频分析以及自动驾驶等领域都有广泛应用。在本篇文章中，我们将探讨光流场的基本概念，并通过Python代码示例来演示如何进行光流场计算。
## 光流场的基本概念
光流（Optical Flow）是描述图像中局部运动的一组矢量
注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.
稀疏光流-KLT检测的流程如下所示：#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;Mat frame, gray;Mat prev_frame, prev_gray;vector<Point2f> features;vector<P
原创
2021-07-07 14:02:04
809阅读
