1： 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。 上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用: • 由运动重建结构 • 视频压缩 • Video Stabilization 等光流是基于一下假设的: 1. 在连续的两帧图像之间(
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
ILSVRC2016目标检测任务回顾：视频目标检测（VID）： 图像目标检测任务在过去三年的时间取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在视频监控、车辆辅助驾驶等领域，基于视频的目标检测有着更为广泛的需求。由于视频中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测技术检测视频中的目标并不能得到很好的检测结果。如何利用视频中目标时序信息和上下文等信息成
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2024-06-08 22:39:38
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opencv 光流法sample code:https://docs.opencv.org/3.3.1/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网
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2024-01-07 18:43:33
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光流法简介光流光流法光流的物理意义光流场光流法基本原理金字塔方法基于光流的运动目标检测（前景检测）算法实现原理 光流光流（optical flow）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。光流法光流法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。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变
光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变； ②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。算法原理假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为
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2024-09-02 13:35:46
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光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。一般情况下，光流由相机运动、场景中目标运动或两者的共同运动产生。光流计算方法大致可分为三类：基于匹配的、频域的和梯度的方法。 (1) 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和基于区域两种。基于特征的
文章目录介绍光流法数学过程：直接法数学过程：直接法示例程序参考 介绍特征点法：提取图像特征点，计算特征点图像描述子(图像灰度/变化梯度等)，通过描述子来匹配特征点，确定特征点的匹配关系，利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。计算精度高，但是耗时。光流法：提取图像特征点，与特征点法不同的是，光流法通过图像灰度值(RGB)值匹配特征点，光流描述了像素在图像中的运动，再利用三角/对极几何/Pn
一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤： 1）探测当前帧的特征点； 2）通过当前帧和下一帧灰度比较，估计当前帧特征点在下一帧的位置； &
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2024-05-27 21:51:59
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准确地说，视频是由一系列图像组成的动作序列，并且该序列中的每个图像都将在要显示的动作序列的时间轴中接替前一个图像。 这些静止图像称为视频帧。每个视频帧之间的时间差越小，刷新率就越高，并且视频中的运动表现得越自然。现代视频编码将这些帧分为三类
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I-frame 信息帧信息帧用帧内压缩，用
HALCON：Optical Flow（光流法）光流法基本原理光流概念由Gibson在1950年首先提出来，它是一种简单实用的图像运动表达方式，通常定义为一个图像序列中图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上点的运动速度在视觉传感器成像平面上的表达，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。这种定
传统视频监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“
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2024-03-22 15:06:45
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作者：邓圣衡、梁智灏、孙林、贾奎本文提出了 VISTA，一种新颖的即插即用多视角融合策略，用于准确的 3D 对象检测。为了使 VISTA 能够关注特定目标而不是一般点，研究者提出限制学习的注意力权重的方差。将分类和回归任务解耦以处理不平衡训练问题。在 nuScenes 和 Waymo 数据集的基准测试证明了 VISTA 方法的有效性和泛化能力。该论文已被CVPR 2022接收。第一章 简介LiDA
▌01 简介1.课程内容背景 本文给出面向清华新雅书院2021春季学期的CDIE（Creative Design & Intelligent Engineering）方向的三年级同学开设一门八周时间的综合设计课程。针对CDIE本科同学既有扎实的工程基础和设计功底，由于专业审美能力的复合型能力，该课程内容拓展同学们以智能工程为中心的创新设计能力。 设计出课程时间内容主要从两方
一、 光流场定义场景中景物的运动会导致运动期间所获得的图像中景物处在不同的相对位置，这种位置的差别可以称之为视差，它对应景物运动反应在图像上的位移矢量。如果用视差除以时差，就得到速度矢量。一幅图像所有速度矢量构成一个矢量场，在很多情况下也可称为光流场利用图像差可以获得运动轨迹，利用光流不能获得运动轨迹，但可以获得对图像有用的信息。光流分析可以用于解决各种运动问题——摄像机静止目标运动、摄像机运动目
它的原理是：首先系统会在脸上选取十几个点作为数据采集点，然后用人工智能算法挨个分析，最后把每个点包含的信息连起来，形成一张脸部星网图，推测出人脸图像。 英国和印度的研究人员联合研发了一项识别人脸伪装的技术(Disguisedfaceidentification，简称DFI)，在这套系统下，戴着面罩、帽子、眼镜，蓄着络腮胡子的人也可能会被识别
简介：在计算机视觉中，Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和Takeo Kanade提出。光流的概念:(Optical flow or optic flow)它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运
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2024-01-29 14:48:30
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视频目标检测的特点视频目标检测，相对于图片目标检测，最大的特点就是增加了上下文的信息，视频的每一帧图片有上下文的连接对应关系和相似性。由于有上下文的关系，所以可以利用前后帧的检测结果，提升当前帧的检测精度；由于前后帧具有相似连续性，所以可以利用冗余信息加快每一帧的检测速度。目前大部分的论文都把视频帧分成关键帧和非关键帧两部分，关键帧的选取有两种方法：一种是间隔固定的帧数选取，另一种是自适应的方法选
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2024-05-25 20:40:25
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摘要视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，也是智能视频监控系统的关键底层技术。它融合了图像处理、人工智能等领域的研究成果，已经广泛应用于安保监控、智能武器、视频会议、视频检索等各个领域。因此，检测与跟踪算法研究具有极其重要的理论意义和实用价值。运动目标检测与跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，广泛地应用于军事、工业、生活等各个方面。研究内容
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2024-08-27 20:53:50
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光流（optical flow）1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。光流法检测运动物体的原理：首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量（光流），这样就形成了光流场。如果图像中
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2024-05-21 07:00:46
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