光流描述的是图像上每个像素点的灰度的位置（速度）变化情况，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”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。 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
Temporal Pyramid Network for Action Recognition2022/04/21行为识别中的时间金字塔基础知识光流 optical flow(参考文献)：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
光流法理论背景1.什么是光流光流（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化率定义为光流矢量。一言以概之：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间
光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且附代码，故收藏．在空间中，运动可以用运动场描述。而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中不同图象灰度分布的不同体现的。从而，空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场，光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。光流可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。下面我们推导光流方程：假设E(x,y,t)为(x,y)点在时刻t的
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2023-12-25 00:42:16
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# Python 光流法图像外推教程
光流法（Optical Flow）是一种在计算机视觉中广泛应用的方法，用于估算移动物体的运动。通过光流法，我们可以从一系列图像中推测物体在场景中的运动路径。下面，我将为你详细讲解如何实现光流法图像外推，帮助你入门。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个实现的流程。下面是光流法图像外推的基本步骤：
| 步骤 | 描述
前面2篇已经讲解了如何搭建直播服务器 ffmpeg + nginx配置智播推流服务器和ffmpeg + crtmpserver实现直播推流，并且通过ffmpeg命令实现了推流，下面讲解下如何用代码实现推流，并且通过设置dts来实现推流的速度。之前也写过，将摄像头的数据保存到本地为mp4：ffmpeg 获取电脑摄像头数据，并且保存为MP4视频 ，这里其实差不多，只是将输出设备从本地文件mp
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2023-08-10 14:43:38
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基于opencv采集推流 1.opencv采集rtsp解码 //可以基于usb 摄像机(调用系统驱动)和rtsp(调用ffmpeg 接口 转yuv加解码) 摄像机 2.ffmpeg缩放转换像素格式 3.ffmpeg编码H264 4.ffmpeg推流rtmpsws_getCachedContext (像素格式转换 会清理之前的数据)1.struct SwsContext *context,
2.i
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2023-06-25 16:31:41
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多帧雷达回波光流追踪1. 原理LK光流法计算的是图像之间角点之间的光流(简单来讲就是两帧图像之间匹配到的角点之间的移动矢量)，由于两帧之间角点可能较少，因此计算出来的光流较为稀疏，若使用插值将稀疏光流插值成稠密光流，则误差较大。而多帧图像光流则能较好的减少这一误差，同时保留好图像之间的时间信息。2. 工作流程首先计算多帧图像的角点。通过LK光流法计算两帧图像之间角点光流去聚类算法删除角点较近的光流
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2023-11-09 12:02:06
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文章目录前言一、DIS光流法1.1 理论1.2 效果图1.3 程序二、DeepFlow光流法2.1 效果图2.2 程序三、DeepFlow光流法3.1 效果图3.2 程序四、FB光流法4.1 效果图4.2 程序五、PCA光流法5.1 效果图5.2 程序六、PCA光流法6.1效果图6.2 程序七、TV_L1光流法7.1 效果图7.2 程序 前言我研究生阶段是做深度学习情感识别的，在研究阶段曾经尝试
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2023-08-30 23:05:23
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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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文章目录原理代码分析初始化推送数据 FFmpeg版本：4.1.3原理从前面的文章，我们可以知道，实现推流客户端需要执行的下面几个步骤：采集编码封装推流本文实现的是将本地的文件推送到服务器的过程，因此，不存在采集和编码过程。只有封装和推流的过程。代码分析源代码在 ：https://github.com/WaPonX/FFmpegDemo 源代码中用到的一些关键的FFmpeg函数解释可以看：直播入门
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2024-06-05 10:33:42
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obs 推流了解rtmp地址Rtmp地址是直播数据上传地址，唯一指向单个的直播活动。它由rtmp://开头。 例如湖南卫视，rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantvobs软件的使用参数设置 如上图，设置的话。服务器：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv 串流密钥：hunantvUi 按钮分析以及函数查找 上图的开始推流按钮，就是源码当
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2023-11-07 08:59:37
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程序流程： 1.图像采集先从opencv（2.4.10版本）采集回来摄像头的图像，是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵，opencv中的mat 数据结构。 2.人脸的美化 人脸美化，我们用的皮肤检测，皮肤在颜色空间是特定的一个区域 检测到这个区域（感兴趣区域），完后对这个区域进行美化，就是滤波，主要是双边滤波和高斯滤波。 3.视频格式转换以及编码处理好的矩阵颜色空间是rgb的，需
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2024-04-25 13:52:10
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首先的话，我想写感谢一个带我进入音视频处理领域的人，虽然从未谋面，但是是他的博客指引了我学习音视频开发的道路，启蒙了一个曾经迷茫的程序员。但是很可惜，他已经在2016年不幸离开了我们，他是雷霄骅，一位乐于分享的传媒大学大佬。我相信有很多初次接触ffmpeg的人都是从他的博客起步的。我想写这个音视频学习的
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2023-10-24 07:11:27
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# 使用光流法进行运动分析的Python实现
光流法是一种用于估算动态图像中物体运动的方法。它基于一个简单的假设：在小区域内，像素强度的变化与运动的速度成一定关系。在本教程中，我们将逐步学习如何用Python实现光流法。整个流程分为几个关键步骤，可以用表格的形式概括如下：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-07 04:47:54
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## 使用光流法 (Optical Flow) 的 Python 实现指南
光流法是一种计算图像序列中物体运动的方法，广泛用于计算机视觉领域，如目标跟踪、运动估计等。本文将引导你通过一系列步骤实现光流法的 Python 代码。如果你是刚入行的小白，不用担心，我们会一步一步来。
### 流程概述
下面是实现光流法的流程步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-09 04:06:59
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# LK光流算法简介及其Python实现
光流（Optical Flow）是计算机视觉中的重要概念，其主要用于估计视频中物体的运动。Lucas-Kanade（LK）方法是光流计算中常用的一种算法，因其简洁性和有效性而被广泛应用。本文将介绍LK光流算法，并提供一个简单的Python代码示例。
## 什么是Lucas-Kanade光流算法？
Lucas-Kanade光流算法假设图像序列中的物体运
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，运动补偿编码，三维立体视差，都是利用了这种边缘或表面运动的技术。光流，简单说也就是画面移动过程中，图像上每个像素的x，y位移量，比如第t帧的时候A点的位置是(x
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2023-10-05 22:15:59
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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+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进
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2023-12-16 11:30:19
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由 SRS之RTMP的TCP线程 分析可知，SRS 接受客户端的连接后创建了一个线程：conn，用于处理与客户端的 RTMP 连接。本文的分析是基于该配置文件的：listen 1935;
max_connections 1000;
daemon off;
srs_log_tank console;
vhost __defau
