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
转载
2024-08-27 23:14:52
94阅读
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
转载
2023-12-28 13:53:10
232阅读
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
536阅读
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
转载
2024-07-31 14:06:07
807阅读
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
转载
2024-01-05 16:58:54
705阅读
# 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
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
# 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
# 使用Python实现光流法插帧
光流法是计算机视觉中的一种常用技术，可以用于处理视频中的运动估计。通过光流法，我们可以实现视频帧的插值，从而制作出更流畅的动画效果。本文将详细介绍如何使用Python实现光流法插帧。
## 流程概述
在实现光流法插帧之前，我们首先需要了解整个流程。以下是具体步骤的概览表格：
| 步骤 | 描述
# 使用光流法进行插帧的 Python 实现教程
在计算机视觉中，光流法是一种通过分析两个图像间像素移动来估计物体运动的方法。在视频插帧中，光流法可以帮助我们生成新帧，使得视频播放更加流畅。本文将引导你使用光流法完成插帧的任务。整件事情的流程如下：
## 流程概述
以下是实现光流法插帧的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 07:01:34
327阅读
### `highgui`的常用函数：
`cv::namedWindow`：一个命名窗口
`cv::imshow`：在指定窗口显示图像
`cv::waitKey`：等待按键
### 像素级
* 在灰度图像中，像素值表示亮度，所以0表示黑色，255表示白色；
* 图像在本质上都是一个矩阵，但是灰度图像的值就是一个矢量，而彩色图像则是多通道的向量，所以可以通过`image.at<>(ro
转载
2024-08-29 17:15:05
41阅读
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
转载
2024-01-12 09:50:58
265阅读
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 [1]。LK光流法有三个假设条件：1. 亮度恒定：一个像素点随着时间的变化，其亮度值（像素灰度值）是恒定不变的。这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。2. 小运动： 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化，去求取灰度对位
转载
2023-08-18 21:16:45
205阅读
简介 光流是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动速度在视觉传感器的成像平面上的表达。----百度百科 光流法的前提假设： （1）相邻帧之间的亮度恒定 （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小” （3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动这种运动在二维图像中表示成像素
转载
2024-04-02 13:43:54
75阅读
光流(optical flow)，字面意思描述的是图像中像素强度的流动。光流法的目的是根据图像中像素点的灰度值强度变化估计出物体移动速度与方向。光流法的假设 首先，光流估计指的是利用时间上相邻的两帧图像内像素强度的变化来计算点的运动。原理决定了这种方法是建立在一系列假设上的。 1.前后两帧中点的位移不大, 灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定 2.邻域光流相似假设，空间相关性，每个点的运动和邻近的
转载
2023-11-12 08:47:04
183阅读
最近在看光流计算的相关方法。最开始复现了几个借助深度学习的方法，导师建议看几篇传统方法。正好发现opencv自带了稀疏光流与密集光流的函数，于是研究了一下。在网上查资料的时候发现有关密集光流函数calcOpticalFlowFarneback的原论文《Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion》的资料有限，大多讲解基本停留在公
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E(x+Δx,y+Δy,t+Δt)，同时用u(
转载
2023-11-15 14:31:41
78阅读
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
转载
2023-09-30 09:11:16
172阅读
光流法指的是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动。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。速度在视觉传感器的成像平面上的表达。真正提出有效光流计算方法还归功于Horn和Schunck在1981年创造性地将二维速度场与灰
转载
2024-02-04 01:15:49
69阅读
