光流法指的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。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"，即研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。速度在视觉传感器的成像平面上的表达。真正提出有效光流计算方法还归功于Horn和Schunck在1981年创造性地将二维速度场与灰
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2024-02-04 01:15:49
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稠密光流 稠密光流是一种针对图像进行逐点匹配的图像配准方法，不同于稀疏光流只针对图像上若干个特征点，稠密光流计算图像上所有的点的偏移量，从而形成一个稠密的光流场。通过这个稠密的光流场，可以进行像素级别的图像配准，所以其配准后的效果也明显优于稀疏光流配准的效果。但是其副作用也是明显的，由于要计算每个点的偏移量，其计算量也明显大于稀疏光流[2] 稠密光流目标函数与求解
类似于稀疏光流，稠密光流
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2024-07-11 19:43:33
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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
opencv自带的stitching速度很慢，而且对多图容易出错，好象对竖着拍摄的图（高>宽）不能用。其中一个最大的原因是每一张图都要和其它的图去匹配，如果有10张图，除去自身不用匹配外，要匹配 10X(10-1) = 90 次。所以慢得不能忍受。（其实我认为光束平差法才是最慢的） 我们拍摄全景图的时候都是从左到右，或者从右到左，前后两张图一般有部分重合。如果按顺序读取图像，我们这里只对前
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2024-04-17 09:51:29
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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
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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光流(optical flow)，字面意思描述的是图像中像素强度的流动。光流法的目的是根据图像中像素点的灰度值强度变化估计出物体移动速度与方向。光流法的假设 首先，光流估计指的是利用时间上相邻的两帧图像内像素强度的变化来计算点的运动。原理决定了这种方法是建立在一系列假设上的。 1.前后两帧中点的位移不大, 灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定 2.邻域光流相似假设，空间相关性，每个点的运动和邻近的
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2023-11-12 08:47:04
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### `highgui`的常用函数：
`cv::namedWindow`：一个命名窗口
`cv::imshow`：在指定窗口显示图像
`cv::waitKey`：等待按键
### 像素级
* 在灰度图像中，像素值表示亮度，所以0表示黑色，255表示白色；
* 图像在本质上都是一个矩阵，但是灰度图像的值就是一个矢量，而彩色图像则是多通道的向量，所以可以通过`image.at<>(ro
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2024-08-29 17:15:05
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Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。LK光流法有三个假设条件：1. 亮度恒定：一个像素点随着时间的变化，其亮度值（像素灰度值）是恒定不变的。这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。2. 小运动： 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化，去求取灰度对位
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2023-08-18 21:16:45
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1. 光流的概念 •空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度2. 光流法的原理 •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，即光流 光流的分类：稠密光流与稀疏光流（Lucus-Kanade算法）3. L-K光流Lucas-Kanada最初于1981年提出，该算法假设在一个小的空间邻域内运动矢量保持恒定
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2024-01-12 09:50:58
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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。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
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2023-09-30 09:11:16
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光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变；
②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。算法原理假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt)，同时用u(
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2023-11-15 14:31:41
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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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# Python光流法实现流程
## 简介
在本文中，我们将讨论如何使用Python实现光流法（optical flow），并通过一个步骤分解的表格来说明整个流程。光流法是一种计算机视觉技术，用于估计图像序列中对象的运动。它对于许多应用领域都非常有用，比如视频分析、运动跟踪和姿态估计等。
## 光流法实现流程
下表概述了实现光流法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-09-16 08:52:02
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/* --Sparse Optical Flow Demo Program--
* Written by David Stavens (david.stavens@ai.stanford.edu)
*/
#include
#include
#include
#include
static const double pi = 3.14159265358979323846;
inline sta
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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光流法 这一部分《learing opencv》一书的第10章Lucas-Kanade光流部分写得非常详细，推荐大家看书。我这里也粘帖一些选自书中的内容。 另外我对这一部分附上一些个人的看法（谬误之处还望不吝指正）： 1.首先是假设
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2024-01-16 22:33:51
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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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HALCON：Optical Flow（光流法）光流法基本原理光流概念由Gibson在1950年首先提出来，它是一种简单实用的图像运动表达方式，通常定义为一个图像序列中图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上点的运动速度在视觉传感器成像平面上的表达，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。这种定
光流场所谓光流场就是很多光流的集合。当计算出一幅图片中每个像素的光流，就能形成光流场。构建光流场就是试图重现现实世界中的运动场，用以运动分析。光流法基本原理1.基本假设条件（1）亮度恒定不变，同一目标在不同帧间运动时，其亮度不会发生改变。（2）时间连续或运动是"小运动"，时间的变化不会引起目标位置的距离变化，相邻帧之间对象的位移是很小的2.基本约束方程考虑一个像素I（x，y，t）在第一帧的光强度（
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2024-01-08 18:46:10
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