一、概述 案例：基于稠密光流的视频跟踪 API介绍： calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow,
double pyr_scale, int levels, int winsize
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2023-07-07 19:15:18
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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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OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，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光流的方法。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稠密光流的主
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2023-11-01 23:42:26
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Optical Flow一.算法了解光流（Optical Flow）是一种研究图像对齐的算法，一般包括两大类：稀疏光流和稠密光流。顾名思义，稀疏光流就是研究图像中稀疏点的光流，这些点一般是角点；稠密光流则是研究图像中所有点的偏移量。1.稀疏光流2.稠密光流由于网上有较多的解释，此处附一个百科解释参考网址：https://baike.baidu.com/item/Optical Flow/19180
openCV光流法追踪运动物体一、光流简单介绍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相应关系。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，光流是因为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。研究光流场的目
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2024-04-02 19:49:20
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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+Δt
t
+
Δ
t
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
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2023-11-20 15:48:15
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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。 简单来说
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2024-06-18 06:18:28
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函数原型void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.稠密光流跟踪是将当前帧的所有像素点与前一帧比较，有变化的标记出来。对比的点比较多，不是对比变化的那几个特征点。所以速度较慢。没有稀疏光流的速度快。但有的时候效果比稀疏光流要好。#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;using namespace st
原创
2021-07-07 14:02:04
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1 运动场与光流 当物体与相机存在相对运动时，在视频序列中，物体所成的图像会发生相应的变化。这些变化可以恢复物体与相机间的相对运动，以及物体的形状。 物体的每一点上的运动速度构成了运动场，物体在图像序列中所表现得明暗变化称为光流，一般情况下，可以使用光流描述物体运动。 2 光流约束方程 当图像序列以
原创
2022-01-13 16:12:38
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介绍在OpenCV中，光流分为稀疏光流和稠密光流稠密光流的解释，可以参考OpenCV官方文档OpenCV提供了另一种算法来寻找密集的光流。它计算帧中所有点的光流。它基于Gunner Farneback的算法，该算法在Gunner法尔内巴克2003年的“基于多项式展开的双帧运动估计”中进行了解释。其实稀疏光流和稠密光流的区别，见名知义，稀疏光流是跟踪部分点，而稠密光流跟踪的是全部的点。实现OpenC
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2023-08-30 09:51:45
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什么是稀疏矩阵？
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2022-12-27 15:18:25
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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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# 稠密光流检测的实现指南
稠密光流是一种用于估计图像序列中每个像素运动的方法，广泛应用于计算机视觉、视频监控、运动分析等领域。本文将指导你如何在Python中实现稠密光流检测，特别是使用OpenCV库。通过本文的学习，你将了解到整个工作流程，以及每一步中需要具体实现的代码。
## 整体流程
下面是实现稠密光流检测的整体步骤：
| 步骤 | 描述
流体运动估计光流算法研究大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！简介： 对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。 从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。 光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结
光流，定义为视频图像中的同一对象移动到下一帧的移动量。移动可能是由相机移动或者物体移动引起的。光流估计通常分为稀疏光流估计和稠密光流估计。稀疏光流估计是指在图像中选取了一些特征点进行光流估计和跟踪，而稠密光流估计则是要描述图像中每一个像素点的光流。光流可视化示例：以下先通过介绍传统 Lucas-Kanade 算法引入光流估计的重要假设，接着介绍了三个系列的稠密光流估计神经网络。Lucas-Kana
一、摘要本文提出了Recurrent All-Pairs Field Transforms(RAFT), 一个光流估计的深度神经网络. RAFT 提取像素级的特征, 为所有像素建立多尺度 4D 关联信息, 通过查找4D关联信息, 循环迭代的更新光流场. 本文算法在KITTI、Sintel数据集上取得了state-of-the-art的表现. 同时, RAFT在多个数据集上有很强的泛化能力, 并且
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2021-12-10 13:36:19
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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
## 稠密光流SLAM深度学习
稠密光流（Dense Optical Flow）在计算机视觉中是一个重要的概念，它可以在视频序列中估计每个像素的运动向量。基于稠密光流的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法结合了摄像头的运动和环境的几何信息，能够实现相机的位置估计和地图构建。近年来，随着深度学习的发展，稠密光流SLAM算法得到了进一步的改进和应
原创
2023-08-15 13:08:41
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本指南提供在Ubuntu系统上安装支持CUDA和NVIDIA光流的OpenCV的完整方案。包含自动化安装脚本install_opencv_cuda_ubuntu.sh和依赖项，并设置环
