1981年,Horn和Schunck创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入约束方程,得到计算的基本算法。人们基于不同的理论基础提出各种计算方法,算法性能各有不同。Barron等人对多种计算技术进行了总结,按照理论基础与数学方法的区别把它们分成四种:基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。近年来神经动力学方法也颇受学者重视。   &nbsp
转载 2023-09-18 06:31:13
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# Python 中的 HS 法:一种流体运动估计的应用 法(Optical Flow)是计算机视觉领域中的一种重要技术,它主要用于估计图像序列中的物体运动。Horn-Schunck(HS)算法是法的一种经典实现,因其能有效处理图像运动的平滑性而被广泛应用。本文将介绍 Python 中 HS 法的基本思想、实现方式,以及代码示例,最后探讨其在实际中的应用。 ## 什么是法?
原创 10月前
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# HS算法与Python实现 (Optical Flow)是计算机视觉领域中的一个重要概念,主要用于检测和跟踪图像中的物体运动。霍里斯坦-谢尔宾斯基(Horn-Schunck)方法是实现的一种经典算法。本文将为您介绍HS算法的基本原理,并提供Python代码示例以及相关的可视化。 ## 什么是是指在连续两帧图像中,由于物体的移动导致的像素亮度变化。它通过对图像中
原创 2024-10-06 06:19:40
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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,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
场法的基本思想: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像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场(Optical Flow Field)。场反映了图像上每一点灰度的变化趋势,可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场,也是一种对真实运动场的近似估计。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象,
转载 2023-08-14 23:58:20
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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, 令为所求流矢量。 则得到约束方程:(记:只看最终的约束方程,为原
因为在理解LKopencv源码的过程中,没有找到相关的资料,因此将自己理解的过程及思考贴出来,希望可以记录并便于大家查阅,如果大家对代码有不同的理解或想法,欢迎评论讨论~opencv--LK算法--源码解析LK算法由Jean - Yves Bouguet提出,该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下,提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
转载 2023-10-31 18:11:46
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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.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。和稀疏相比,稠密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,得到场,从而进
目录1. 理论背景1.1 1.2 场2. 基本原理2.1 假设条件2.2 约束方程3. 估计方法3.1 思路概述3.2 优缺点对比4. 稠密和稀疏4.1 稠密4.2 稀疏4.3 优缺点对比5. 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
Lucas–Kanade method在计算机视觉中,Lucas-Kanade方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade开发的一种广泛使用的估计差分方法。 它假设流在所考虑的像素的局部邻域中基本恒定,并且通过最小二乘准则解决该邻域中所有像素的基本方程。[1] [2]通过组合来自几个附近像素的信息,Lucas-Kanade方法通常可以解决方程的固有模糊性。 与逐点方法
optical flow () 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。法就是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体的的方法。今天主要介绍opencv中计算接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用,以及如果已知当前帧和预测,我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。cv2.calcOpticalFlowF
简介:在计算机视觉中,Lucas–Kanade算法是一种两帧差分的估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。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。技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补
转载 2023-09-06 10:32:30
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一.基本概念的概念是Gibson于1950年提出的。所谓是指图像中模式运动的速度,场是一种二维(2D)瞬时速度场,其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。法是把检测区域的图像变为速度的矢量场,每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。因此,场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息,通过对速度场(场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。思路:
转载 2024-08-29 10:46:23
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估计定义是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。特点亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,且邻近点速度一致。因为
(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
转载 2024-05-24 22:51:39
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一、概述       稠密:将图像中的每个像素都与速度关联。该可以用Horm-Schunck方法计算。实际上计算稠密并不容易。稠密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相当大的计算量。      稀疏
转载 2023-07-11 15:03:42
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OpenCV中的稠密:LK算法计算的是稀疏的特征点,如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密的主
转载 2023-11-01 23:42:26
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估计Lucas–Kanade算法 是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近
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目标在本章,我们将理解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()流光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。流在各个领域有着广泛的应用,比如
Optical Flow介绍与OpenCV实现从本质上说,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。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
转载 2024-01-09 19:14:44
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