“You will see light in the darkness。You will make some sense of this.”“你终将于黑暗中触摸白昼，它将如影般随行。”如果说20世纪是电子的世界，那么21世纪就是光学的舞台。光学和光子学无处不在：智能手机和计算设备上的显示方式，互联网中承载信息的光纤，先进的精密制造，大量的生物医学应用终端，全光衍射神经网络等。对光
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2023-11-05 15:32:47
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# Python3中的产出流
在编程中，尤其是在Python中，"流"这个概念指的是数据的传输、处理和输出。具体而言，"产出流"主要和程序的输出相关，例如将数据打印到控制台、写入文件或发送给网络上的某个服务。
## 1. 什么是产出流？
在Python中，所有的输入和输出（IO）操作都可以视为流的处理。通过流，我们可以从不同的数据源中读取数据，进行处理，并将结果输出到目标位置。例如，我们通常
# 使用 Python 进行推流的完整指南
在现代互联网中，实时视频流和音频流应用越来越普遍，比如网络直播、游戏直播等。Python 作为一种灵活且易用的编程语言，可以胜任推流的工作。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python3 来实现推流的基本流程。
## 流程概述
下面是实现 Python 3 推流的基本流程：
| 步骤 | 说明
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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python实现opencv中的几个光流函数1）calcOpticalFlowPyrLK通过金字塔Lucas-Kanade 光流方法计算某些点集的光流（稀疏光流）。相关论文：”Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm”环境：python3+opencv3#codi
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2023-11-13 20:06:54
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目标在本章，我们将理解光流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()光流光流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。光流在各个领域有着广泛的应用，比如
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2023-12-05 16:03:13
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简介 光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。从本质上说，光流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。这个运动就是光
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2023-09-27 13:50:47
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opencv 稀疏光流 稠密光流demo: 参看、学习文档： OpenCV学习笔记（七）Lucas-Kanade光流跟踪点的选择 http://blog.sina.com.cn/s/blog_674f0d390100i7bx.html OpenCV之光流法跟踪运动目标 光流 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
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2023-12-22 21:21:50
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基本概念 医学图像的定量分析主要包含三部分：形态几何特征参数，区域几何特征参数以及光密度参数。 在形态学实验结果中，表达反应强度或者物质含量的测量参数有光密度（Opticaldensity，OD）、吸光度（absorbency,A）和灰度（Grey level, GL）等，光密度又可以引申出平均光密度（average optical density, AOD）和积分光密度(integra
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2023-11-27 10:20:04
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光流Optical Flow介绍与OpenCV实现从本质上说，光流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。这个运动就是光流。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
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2024-01-09 19:14:44
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光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动。它显示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。光流在很多领域有应用：·从移动构建·视频压缩·视频稳定光流在很多假设下有效：1.物体像素强度在连续帧之间不变化1.邻居像素有相似运动考虑第一帧里的一个像素I(x,y,t)（检查新的维度，时间，
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2023-08-25 20:00:43
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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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一.基本概念光流的概念是Gibson于1950年提出的。所谓光流是指图像中模式运动的速度，光流场是一种二维(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。光流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，光流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(光流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。思路：求
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2024-01-09 17:04:36
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计算机视觉 -- 光流法 (optical flow) 简介光流法理论背景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：
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2023-09-12 22:19:07
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# 如何实现Python中的光流
光流是一种利用图像序列处理运动估计的方法。它广泛用于计算机视觉中，尤其是在物体追踪和运动分析方面。本教程旨在指导您如何使用Python实现光流。我们将逐步介绍所需的步骤和代码。
## 流程概述
在实现光流的过程中的步骤如下：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[读取视频输入
原创
2024-09-07 05:49:15
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## 光流技术在计算机视觉中的应用
光流（Optical Flow）是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于分析图像序列中像素点的运动信息。通过光流技术，我们可以推断出图像中每个像素点在时间上的位移，从而实现目标跟踪、图像稳定、三维重构等应用。本文将介绍光流的原理、常见的光流算法以及如何使用Python实现光流算法。
### 光流的原理
光流是由场景中的运动产生的，因为相邻帧之间的运动引起了图
原创
2023-08-21 04:49:46
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基于python-opencv程序对光流法的理解光流法的定义Lucas-Kanade光流原理Shi-Tomasi角点检测python-opencv代码demo 光流法的定义光流法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
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2023-10-18 17:44:42
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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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2023-10-20 13:55:39
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翻译自：https://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html程序中的视频素材在此下载链接: https://pan.baidu.com/s/1DIkyYTq7lE3Wou17oHZDnw 提取码: jk4j目录1 光流2 Lucas-Kanade 法3 OpenCV 中的 Lucas-Kanade
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2023-10-23 14:24:07
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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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