# 深度学习中的光流与补帧技术
在计算机视觉的领域，光流（Optical Flow）和补帧（Frame Interpolation）是两个重要的技术。它们主要用于视频处理，尤其是在运动物体的跟踪、视频增强和生成新帧方面。现代深度学习方法在这些任务中表现出了卓越的性能。
## 光流
光流是一种用于估计相邻帧之间运动的重要技术。简单来说，光流描述了图像中各个像素在时间上的运动。常用的方法包括经典
这个工具可以对视频进行截帧，并计算光流保存到本地，使用了GPU编译的OpenCV，所以提取速度很快，后续可以用于行为动作识别中，例如two-stream网络、TSN等。1、简单介绍官方提供的安装方式很简单，如下，编译后就可以了，但往往不尽如人意，每次编译都会遇到各种各样的问题，因此，本篇博客记录过程中遇到的问题以及解决方案。2、预备工作首先，denseflow的readme一开始就说了，有一个依赖
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2023-12-28 13:53:10
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# 光流补帧：基于Python的图像处理技术
随着数字化时代的到来，视频和图像处理在各个领域的应用日益广泛。光流技术作为一种重要的视频处理方法，可以用于实现补帧、运动估计等功能。本文将介绍光流补帧的基本原理及其在Python中的实现，帮助大家理解这一有趣的技术。
## 光流基础
光流（Optical Flow）是一种计算视频序列中物体运动的方法。它基于图像的亮度不变性假设，认为在短时间内，运
Deep Feature Flow for Video RecognitionMotivation传统的视频识别一般以下做法 1. 一帧一帧做: 太慢了,相邻帧其实很接近重复地提特征浪费时间 2. 复用上一帧在网络中某些计算量较大层的中间特征,然后把这些特征送到后面计算量较少的部分重新算得到最终的特征,快了一些但是精度损失严重，这有一篇先驱的文章Clockwork Convnets for V
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2024-08-27 23:14:52
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什么是"空口"?空口是基站和移动电话之间无线接口，其定义了他两之间的无线传输规范，包括每个无线信道的使用频率、带宽、编码方式以及切换方式等。 移动通信中，数据在无线网络上是以帧（Frame）为单位进行传输的，其实就是数据传输的时间单位而已。 帧一般占用的时间很短，比如LTE一个无线帧才10ms，子帧更是仅有1ms，这样便可以实现1s内给多个用户的数据分配不同的
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它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，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法；（2
光流是人类为了建模像素运动而定义的。光流是描述运动的一种载体或者说表现方式。
使用光流可以应用在很多任务上，比如跟踪等很多视觉任务，但本文的重点是光流应用在两帧（或多帧）图像上并如何通过已知光流去还原图像（或者说重构）。
首先先看一下光流的可视化形式。
上两张图为ref参考图和alt当前帧，重点观察人物的腿部运动。
上图为
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2024-01-05 16:58:54
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本文将详细说明光流法是如何进行多帧融合的，或者说两张图片对齐的。首先两张图片，前提是灰度相同，或者说亮度相同。如图所示，假设俩小人除了位置发生变化，其他肢体动作等都完全相同。小人在左边的图定义为L图，在右边定义为R图。 我们使用稠密光流去解决问题，稠密光流：calcOpticalFlowFarneback prev：前一帧图像next： 后一帧图像flow： 输出的光流矩阵。矩
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2024-07-31 14:06:07
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# 光流法补帧：原理与实现
光流法（Optical Flow）是一种用于估算图像序列中像素运动的技术。在视频处理和计算机视觉中，光流法常用于补帧（Frame Interpolation），即在两帧图像间生成新帧。这种技术可以提高视频的流畅度，具有广泛的应用前景。
## 光流法的基本原理
光流法基于一个假设：在很短的时间内，物体的运动是连续的，因此相邻帧间的像素强度变化可以通过运动向量表示。运
原创
2024-10-18 10:24:37
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SIFT主要步骤 SIFT（Scale-invariant feature transform尺度不变特征转换）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果， 1)、尺度空间的生成；(尺度空间理论目的是模拟
# 视频缺帧 深度学习补
在视频编辑和处理过程中，经常会遇到视频缺帧的情况，这会导致视频播放时出现卡顿或者画面不连续的情况。为了解决这个问题，可以通过深度学习技术进行视频缺帧补偿。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习来进行视频缺帧补偿，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 深度学习补帧原理
视频缺帧问题可以看作是一个帧间插值问题，即在已知的帧之间，通过插值算法来生成缺失的帧。深度学习技
原创
2024-04-25 06:40:38
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目录 1.测速/测距应用介绍2.光流算法1.测速/测距应用介绍单纯的光流可以测速和追踪object。但这些都是在像素域的。即可以得到速度为移动了x个pixel/s，追踪轨迹也是视频上的轨迹。两种已经比较成熟的视觉感知系统：光流测速模块和视觉里程计。 光流测速模块顾名思义，只能测速度。通常一个光流测速模块由一个相机、一个惯性测量元件、一个超声波模块构成，它的主要原理是计算机视觉技术中于1
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2023-12-19 22:15:00
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FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks pdf与相关代码: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/光流(Optical Flow)介绍1. 光流原理光流分为稀疏光流和稠密光流，稀疏光流就是只计算图片中特定点的光流，而稠密光流则是每个像素都要计
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2024-04-19 16:46:59
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本文所有代码公开于github： https://github.com/weihuang527/optical-flow什么是光流官方定义Optical flow or optic flow is the pattern of apparent motion of objects, surfaces, and edges in a visual scene caused by the relati
光流，定义为视频图像中的同一对象移动到下一帧的移动量。移动可能是由相机移动或者物体移动引起的。光流估计通常分为稀疏光流估计和稠密光流估计。稀疏光流估计是指在图像中选取了一些特征点进行光流估计和跟踪，而稠密光流估计则是要描述图像中每一个像素点的光流。光流可视化示例：以下先通过介绍传统 Lucas-Kanade 算法引入光流估计的重要假设，接着介绍了三个系列的稠密光流估计神经网络。Lucas-Kana
文章目录一、基本概念二、2D中的LK光流法1、空间点在图像中的灰度表示2、2D中的LK光流法推导3、将2D光流法抽象成超定方程问题4、超定线性方程的最小二乘最优解定理证明5、将2D光流法抽象为非线性优化问题6、实践中的LK光流法（多层光流）三、光流法的应用拓展四、逆向光流法(inverse compositional)1、逆向光流法思想2、逆向光流法推导3、逆向光流法迭代更新 一、基本概念光流法
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2024-09-02 14:21:35
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FlowNet ： simple / correlation 与 相关联操作 上一篇文章中（还没来得及写），已经简单的讲解了光流是什么以及光流是如何求得的。同时介绍了几个光流领域的经典传统算法。 从这一章以后，我们从最经典的网络结构开始，介绍一些基于深度学习的光流预测算法。1 简介 提到用深度学习做光流预测，大部分研究都绕不开这篇Flow Net文章，原因很简单，这个网络太经典了！ 在FlowN
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2024-05-21 07:52:49
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传统的光流估计算法为了便于求解，一般基于以下几个假设：1）亮度不变假设，即同一个点随时间变化，其亮度不会发生改变。2）小运动，时间的变化不会引起位置剧烈的变化。3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像也是邻近点，且邻近点的速度一致。（该假设为Lucas-Kanade光流法特有假设）。经典的传统光流算法有LK光流法、PCA-Flow，EpicFlow，FlowFields等算法。但是这些算法的准
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2024-02-04 16:49:38
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===============>>#1 票数：25我正在尝试设置一个 Web 服务器，该服务器将支持使用 node.js 将视频流式传输到 HTML5 视频标签。 到目前为止，这是我的代码：var range = request.headers.range;
var total = file.length;
var parts = range.replace(/bytes=/, "")
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2023-10-25 10:05:09
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前言光流法是计算机视觉领域非常常用的算法，深度学习时代的CV工程师可能会用到光流法，但鲜有对其实现原理做深度地探索的。今天正好趁着复现一个项目把LK光流法的算法进行一个探索和整理。先看一个LK光流法实现的效果：代码可戳《python光流实验》1. 问题建模光流法是通过比较连续两帧的差异来估计运动物体移动的。 咱们先选定一个点，在理论上，时间时刻，经历过后，点会移动到另一个位置本身和周围都有着与相似
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2023-12-13 05:02:10
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