计算光流可以使用OpenCV的calcOpticalFlowPyrLK方法，cv2.calcOpticalFlowPyrLK是OpenCV库中的一个函数，用于计算稀疏光光流）。
原创
2024-04-11 09:51:34
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1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明：old_gray表示输入图片，mask表示掩模，feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最
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2024-05-11 20:55:53
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简介本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。calcOpticalFlowPyrLK介绍void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
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2024-03-24 20:11:47
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简介 本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。 calcOpticalFlowPyrLK介绍 void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPt
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2024-02-21 11:34:02
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第二节 物体跟踪OpenCV的video模块提供了几种基于光流的物体跟踪方法。1、cv::buildOpticalFlowPyramid、cv::calcOpticalFlowPyrLK1）cv::buildOpticalFlowPyramid：构造可以传递给calcOpticalFlowPyrLK的图像金字塔。int cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray
本节用来总结SLAM学习过程中，用到的重要的opencv函数CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK (
InputArray prevImg,
InputArray nextImg,
InputArray prevPts,
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2024-10-28 21:05:45
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本节用来总结SLAM学习过程中，用到的重要的opencv函数
CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK (
InputArray prevImg,
InputArray nextImg,
InputArray prevPts
介绍OpenCV中自带两个提取光流的函数： cv2.calcOpticalFlowPyrLK() cv2.calcOpticalFlowFarneback() 其中calcOpticalFlowPyrLK函数是提取稀疏光流的函数，而本文主要关注calcOpticalFlowFarneback函数，并将它应用在一个真实的问题中 真实问题是： 给定两张图像，一张是带形变矫正的图像（unwraped_i
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2024-02-27 12:17:56
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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,
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2023-12-18 10:14:28
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最近在学习opencv，第一个小任务就是利用光流法，跟踪视频中指定物体。在写程序的过程中，最纠结的一点就是怎么选取calcOpticalFlowPyrLK()的特征点，因为很多时候都是通过goodFeaturesToTrack()函数，找到图像中的强角点，再把强角点当作calcOpticalFlowPyrLK的特征点。我也很自然想到在感兴趣区域寻找角点，当作光流分析的特征点，但问题来了，在这些角点
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2023-09-22 18:14:33
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0x00. 光流 光流是进行视频中运动对象轨迹标记的一种很常用的方法，在OpenCV中实现光流也很容易。CalcOpticalFlowPyrLK 简单的实现流程：加载一段视频。调用GoodFeaturesToTrack函数寻找兴趣点。调用CalcOpticalFlowPyrLK函数计算出两帧图像中兴趣点的移动情况。删除未移动的兴趣点。在两次移动的点之间绘制一条线段。 代码示例：import cv
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2024-01-11 17:04:43
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python实现opencv中的几个光流函数1）calcOpticalFlowPyrLK通过金字塔Lucas-Kanade 光流方法计算某些点集的光流（稀疏光流）。相关论文：”Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm”环境：python3+opencv3#codi
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2023-11-13 20:06:54
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移动对象跟踪三要素 外观模型、图像表示、移动模型稀疏光流-LK 亮度恒定、时间持续性或"微小移动"、空间一致性 Sparse Optical Flow(Lucas-Kanade) calcOpticalFlowPyrLK + goodFeaturesToTrack(角点检测)稠密光流-HF calcOpticalFlowFarneback输入第一帧图像、特征点检测选择、保存特征点、输入第二帧图像(
简介 很显然，就是继续在之前的基础上添加着新功能。 物体跟踪原理介绍 主要使用的opencv集成的函数：calcOpticalFlowPyrLK。
具体可以参考这篇文档：opencv实现跟踪鼠标选取的目标： 具体代码 1、在setting中，加入了物体跟踪的选项。同时加入对应操作函数。 firstListView.setOnItemClickListener(new OnItemCli
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2024-04-16 13:46:58
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首先利用goodFeaturesToTrack函数得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，接下来要调用calcOpticalFlowPyrLK函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把得到的跟踪结果过滤一下，
原创
2023-05-09 17:51:31
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（本次测试用视频继续沿用19节test.avi）使用的主要函数：cv2.calcOpticalFlowPyrLK()传入参数：prevlmage 前一帧图像nextlmage 当前帧图像prevPts 待跟踪的特征点尚量winSize 搜索窗口的大小maxLevel 最大的金字塔层数返回值：nextPts 输出跟踪特征点向量status 特征点是否找到，找到的状态为1，未找到的状态为0上代码：im
上一个教程： Meanshift和Camshift下一个教程： 级联分类器目标在本章中我们将了解光流的概念以及使用Lucas-Kanade方法对其进行估计。我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()等函数来跟踪视频中的特征点。我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场。光流光流是由物体或摄像机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109200164编辑：王萌在上一篇文章中,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。这个函数的具体介绍在http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2
原创
2021-02-03 19:54:55
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# 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
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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