目标在本章中，我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计。我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的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照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式。它是2D向量场，其中每个向量都是位移向量，表示点从第一帧到第二
# 光流（Optical Flow）与 Python 编程
光流法是一种计算机视觉技术，用于估算运动物体在视频帧之间的移动。通过分析视频中的像素变化，光流可以帮助我们理解场景中元素的动态特征。本文将介绍光流的基本概念及其在 Python 中的实现，并通过代码示例帮助读者理解这一技术的应用。
## 光流的基本原理
光流的核心假设是，从一个视频帧到下一帧，场景中的物体在时间上是连续的，像素的亮度
原创
2024-10-10 06:30:15
243阅读
# 如何在Python中实现光流估计
光流（Optical Flow）是一种在计算机视觉中广泛应用的技术，常用于运动物体检测和跟踪。通过光流，我们可以估计视频帧中像素的运动方向和速度。在这篇文章中，我们将通过具体的步骤和代码示例，教会你如何在Python中使用光流算法。
## 流程概述
实现光流估计的过程可以分为以下几个步骤。请参考下表：
| 步骤 | 说明
1. 光流的概念 •空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度2. 光流法的原理 •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，即光流 光流的分类：稠密光流与稀疏光流（Lucus-Kanade算法）3. L-K光流Lucas-Kanada最初于1981年提出，该算法假设在一个小的空间邻域内运动矢量保持恒定
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2024-01-12 09:50:58
265阅读
一、概述 稠密光流：将图像中的每个像素都与速度关联。该光流可以用Horm-Schunck方法计算。实际上计算稠密光流并不容易。稠密光流的方法需要使用某种插值方法在比较容易跟踪的像素之间进行插值以解决那些运动不明确的像素，从中可以清楚地看到稠密光流相当大的计算量。 稀疏
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2023-07-11 15:03:42
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关于光流法请看我之前的博客Lukas-Kanade光流法。这里介绍Horn-Schunck光流法。Horn-Schunck光流法求得的是稠密光流，需要对每一个像素计算光流值，计算量比较大。而Lucas-Kanade光流法只需计算若干点的光流，是一种稀疏光流。数学原理这里就不介绍了，直接说算法步骤。用uij与vij分别表示图像像素点(i，j)处的水平方向光流值与垂直方向光流值，每次迭代后的更新方程为
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2024-09-06 21:15:03
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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
目标在本章中，将学习：使用 Lucas-Kanade 方法理解光流的概念及其估计使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()等函数来跟踪视频中的特征点使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场光流光流是由物体或相机的运动引起的图像物体在两个连续帧之间的明显运动的模式。它是二维向量场，其中每个向量都是一个位移向量，显示点从第一帧到第二帧的移动
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2023-08-30 19:25:47
370阅读
1、为了进一步了解光流法的性质和使用方法，学习了Stanford Artificial Intelligence Lab的David Stavens的课件，从一个规范的角度去了解Optical Flow在OPENCV中的使用，并调试及运行了其提供的这一版代码。环境是VS2013+OPENCV2.4.11。此代码的作用是稀疏光流的检测，并用箭头指明方向。 2、接下来对David Stave
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2024-04-03 19:59:22
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目录1. 理论背景1.1 光流1.2 光流场2. 基本原理2.1 假设条件2.2 约束方程3. 光流估计方法3.1 思路概述3.2 优缺点对比4. 稠密光流和稀疏光流4.1 稠密光流4.2 稀疏光流4.3 优缺点对比5. 光流法在深度学习中的应用5.1 FlowNet5.1.1 FlowNetS编码器5.1.2 FlowNetCorr编码器5.1.3 FlowNetS和FlowNetCorr解码
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2023-12-28 08:34:21
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目标在本章中，我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计。我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的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照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式。它是2D向量场，其中每个向量都是位移向量，表示点从第一帧到第二
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2023-08-22 16:12:37
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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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1. 代码简介程序平台：vs2013 opencv3.0 win10安装与配置方法：程序能够实现从摄像头或avi格式的视频文件读取每帧信息，用shi-Tomasi算法实现角点（特征点）的识别，用金字塔Lucas Kanade实现光流算法，最后根据算法识别出的信息画出箭头。源代码来自http://robotics.stanford.edu/~dstavens/cs223b/ 2.
基本概念 医学图像的定量分析主要包含三部分：形态几何特征参数，区域几何特征参数以及光密度参数。 在形态学实验结果中，表达反应强度或者物质含量的测量参数有光密度（Opticaldensity，OD）、吸光度（absorbency,A）和灰度（Grey level, GL）等，光密度又可以引申出平均光密度（average optical density, AOD）和积分光密度(integra
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2023-11-27 10:20:04
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目标在本章，我们将理解光流的概念然后用卢卡斯-卡纳德的方法估算它。我们将使用这些函数，如 cv.calcOpticalFlowPyrLK()光流光流是图像对象在两个连续帧之间的表观运动模式，它是由对象或者是摄像头移动引起的。它是一个 2D 向量场，每个向量都是一个位移向量，表示了点从第一帧到第二帧的移动。它显示出一个球在连续5帧中的运动。这个箭头表示它的位移向量。光流在各个领域有着广泛的应用，比如
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2023-12-05 16:03:13
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简介 光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。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
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2023-09-27 13:50:47
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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离。一些比较
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2024-01-09 19:14:44
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opencv 稀疏光流 稠密光流demo: 参看、学习文档： OpenCV学习笔记（七）Lucas-Kanade光流跟踪点的选择 http://blog.sina.com.cn/s/blog_674f0d390100i7bx.html OpenCV之光流法跟踪运动目标 光流 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
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2023-12-22 21:21:50
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光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动。它显示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。光流在很多领域有应用：·从移动构建·视频压缩·视频稳定光流在很多假设下有效：1.物体像素强度在连续帧之间不变化1.邻居像素有相似运动考虑第一帧里的一个像素I(x,y,t)（检查新的维度，时间，
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2023-08-25 20:00:43
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之前我们讨论过LK算法，其本质来讲属于稀疏光流算法，我们在OpenCV中所用的函数为：calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），它由Gunnar Farneback 所提出。光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差
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2023-07-06 13:50:57
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