特征点匹配之-光流法（LK）一、理论 LK是特征点匹配其实并不确切，更多的应该叫特征点追踪。为什么这么说呢？是因为前面我们提到的ORB,SIFT,SURF(点击查看)都是要计算特征点的描述子的，通过描述子之间的距离来判断特征点是否匹配，而光流法并不需要计算描述子。 LK光流法基于以下三条假设： （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
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2023-12-21 11:52:10
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光流法 这一部分《learing opencv》一书的第10章Lucas-Kanade光流部分写得非常详细，推荐大家看书。我这里也粘帖一些选自书中的内容。 另外我对这一部分附上一些个人的看法（谬误之处还望不吝指正）： 1.首先是假设
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2024-01-16 22:33:51
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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
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2023-11-12 08:47:04
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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
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
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2024-04-02 13:43:54
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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
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2023-08-18 21:16:45
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### `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
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2024-08-29 17:15:05
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1.直接法的引出特征点估计相机运动的方法，主要是在关键点和描述子的计算非常耗时；而且在纹理信息比较少的情况下，特征点的数量会明显减少。 解决方案： 1.保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，然后使用光流法跟踪特征点的运动，从而实现特征点的匹配。 2.只计算关键点，不计算描述子。使用直接法计算下一时刻特征点的位置，从而实现特征点的匹配。第一种方法，是把特征点匹配换成光流法，估计相机运动时仍然采用对
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2024-06-13 19:45:21
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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
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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
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2024-02-04 01:15:49
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光流（optical flow）法是目前分析运动图像比较重要的方法，用来指时变图像的运动速度，是根据运动的物体，对应到图像中亮度模式也在运动得到的。基本流程读取图像角点提取光流计算跟踪流程输出跟踪图像读取图像常用的一些读取文件操作，通常驱动会把相机映射为一个文件。 - fopen
- fseek
- fread
- fclose
- fwrite角点提取角点是计算机视觉中获取图像
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2024-05-24 22:51:39
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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(
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2023-11-15 14:31:41
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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
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2023-09-30 09:11:16
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/* --Sparse Optical Flow Demo Program--
* Written by David Stavens (david.stavens@ai.stanford.edu)
*/
#include
#include
#include
#include
static const double pi = 3.14159265358979323846;
inline sta
维基百科的定义光流(Optical flow or optic flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念。用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。光流法在样型识别、计算机视觉以及其他影像处理领域中非常有用，可用于运动检测、物件切割、碰撞时间与物体膨胀的计算、运动补偿编码，或者通过物体表面与边缘进行立体的测量等等。光流法实际上是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出
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2024-01-18 19:48:54
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单层（稀疏）光流法的过程1、寻找GFTT角点2、对于每个角点、每次迭代，使用8x8窗口计算： （1）求误差 （2）求雅可比（源码中多处添加负号，不直观，下面附的代码已经修改为书上公式的直观表达） （3）求H、b （4）求解增量方程，更新优化变量，重复循环其中，源码中并没有直接使用某点的像素深度，
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2024-07-05 12:45:20
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光流法总结
原创
2022-10-08 09:41:02
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# Python光流法实现流程
## 简介
在本文中，我们将讨论如何使用Python实现光流法（optical flow），并通过一个步骤分解的表格来说明整个流程。光流法是一种计算机视觉技术，用于估计图像序列中对象的运动。它对于许多应用领域都非常有用，比如视频分析、运动跟踪和姿态估计等。
## 光流法实现流程
下表概述了实现光流法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-09-16 08:52:02
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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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直接法的根源光流法(Optical Flow)Lucas-Kanade光流原理直接法原理总结 直接法的根源特征点法存在的问题： - 关键点与描述子计算非常耗时； - 忽略除特征点外的其他所有信息； - 如何处理特征缺失的问题。克服特征点法的几种思路： * 保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，用光流法跟踪特征点的运动； * 保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，用直接法计算特征点在
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2024-05-06 16:24:35
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