OpenCv的结构和内容OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块CV:图像处理和视觉算法MLL:统计分类器HighGui:GUI,图像和视频输入输出CVCORE:包含Opencv的一些基本结构和相关函数CVAUEX:该模块一般用于存放即将被淘汰的算法和函数，同时也包含一些新出现的实验性的函数和算法常用OpenCv函数1、cvLoadI
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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# Python OpenCV光流跟踪
光流跟踪是一种计算机视觉技术，用于估计图像序列中物体的运动。它可以在一个连续的帧序列中跟踪物体的移动，并提供物体的速度和方向信息。Python的OpenCV库提供了实现光流跟踪的功能。
## 光流跟踪原理
光流跟踪基于一个基本的假设：相邻帧中的像素点在时间上保持稳定。根据这个假设，我们可以通过分析相邻帧之间的像素点的移动来推断物体的运动。
光流算法的
原创
2023-08-29 04:02:51
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光流法对于大运动的跟踪束手无策，然后有人又提出图像金字塔的方法来解决这个问题。通过建立金字塔，在多尺度下计算光流，使得光流的计算的准确性又跨越了一步。L-K方法计算目标的光流，再将计算出来的光流向底层投影，计算下一层的光流，直到估算出原图像帧的光流。3-4层金字塔，没有必要建立更多的金字塔层数，因为随着图像的移动，算法可以应对光流大于窗口尺寸的特征点跟踪问题。金字塔L-K光流通常用来估计图像特征点
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2024-08-09 00:21:37
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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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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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光流法与直接法的定义：光流法只对图像中的特征点进行提取，使用光流跟踪进行匹配，然后使用对极几何，PNP或ICP进行计算。而直接法分为是否提取关键点，根据关键点或全部像素的灰度信息对相机运动进行估算。灰度不变假设，在一小段时间内灰度不变。根据该假设进行求导等一系列操作。补充一句，此时我们计算的不是重投影误差，而是光度误差。根据点可以快速计算位姿，而计算全部像素有利于建图。后端部分同样可以使用非线性优
/ 光流对象的跟踪.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//分为稀疏光流 KLT 和稠密光流HF
//本课程用KLT
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat frame, gray;
Mat pre_frame, pre
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2024-03-21 17:19:06
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一、RTSP是什么？用来干什么？RTSP（Real Time Streaming Protocol），RFC2326，实时流传输协议，是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议，由哥伦比亚大学、网景和RealNetworks公司提交的IETF RFC标准。该协议定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据。RTSP在体系结构上位于RTP和RTCP之上，它使用TCP或UDP完成数据传输。H
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2024-04-22 10:10:23
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一、概述 案例：使用稀疏光流实现对象跟踪 稀疏光流API介绍：calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, InputArray nextImg,
InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
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2023-12-18 10:14:28
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光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表，所以要include<list><vector>
1.读取文件
定义图像存储路径用string
string path_dataset=argv[1];
associate文件地址
string associate_file=path_dataset+"/associat
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2024-04-29 19:10:20
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一、算法介绍什么光流？光流是由于目标物体或相机的运动，而引起的目标物体对应像素点在两个连续帧之间的位移，从而形成的矢量，这就是目标所产生的光流 光流算法有哪些？分为稠密光流跟踪算法与稀疏光流跟踪算法两大类。稀疏光流跟踪算法是对每一帧图像的稀疏特征点集进行光流跟踪，而稠密光流跟踪算法是对每一帧图像的所有点进行光流跟踪这里学习稀疏光流跟踪算法常用的一种--KLT稀疏光流算法 基本
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2024-04-05 13:02:40
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一、运动检测1.1 检测思路目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过
原创
2018-12-05 16:59:11
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稠密光流跟踪是将当前帧的所有像素点与前
原创
2021-07-16 16:35:30
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1.前言在前面所介绍的特征匹配的运算上，通过已经完成的特征匹配进行相机运动位姿估计的计算，这种方法看起来似乎非常可行，但是，他也存在很多问题：1.特征点的计算是一个非常耗时的过程 2.特征点的数量有限 3.不是所有关键点都是被认为是特征点这么多问题要怎么去解决呢，其实就是可以用到直接法了。在讲解直接法之前，我来先谈谈光流法。由于特征点的匹配存在这么多问题，为了简化他，我们可以只提取特征点，不进行匹
openmv自然光或强光下寻找激光点 本篇主要讲述较强光照条件下如何利用openmv完美的寻找激光点，而不是在较黑的条件下。大家玩过激光的都会有这样的体会，如果在白天玩，你会发现激光点并不明显，很弱。这时候如果你想要用openmv找到激光点会一脸懵逼，openmv根本看不出来激光点在哪，连自己都很难分辨出激光点的位置，这该怎么找？二值化？可是激光点和背景都快分辨不出来了，二值化寻找会稳定？可
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2023-12-27 13:29:47
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目标在本章中，我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计。我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的函数来跟踪视频中的特征点。我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场。光流光流是由物体或照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式。它是2D向量场，其中每个向量都是位移向量，表示点从第一帧到第二
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2023-08-22 16:12:37
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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， 令为所求光流矢量。 则得到约束方程：（记：只看最终的约束方程，为原
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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因为在理解LK光流opencv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光流算法--源码解析LK光流算法由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
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2023-10-31 18:11:46
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