# Python光流法跟踪入门指南
光流法是一种常用的计算机视觉技术，用于跟踪运动物体。它的基本原理是通过分析图像序列中相邻帧的像素变化，来估计物体的运动。本文将介绍如何在Python中使用光流法进行跟踪，并提供一个具体的代码示例，帮助大家理解其基本原理和应用。
## 什么是光流法
光流法基于一个假设：在视频序列中，物体在短时间内的运动相对较小，因此可以通过比较相邻帧中像素的亮度变化，来估计
一、前言结合 高翔老师的著作《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，加上小白的工程经验共同完成。建议作为笔记功能反复使用。二、直接法的引出 根据像素灰度的差异，直接计算相机运动，可以完全不用计算关键点和描述子。特征点法缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时。使用特征点时，忽略了除特征点以外的所有
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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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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简介：在计算机视觉中，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。光流的概念:(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。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞
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2023-10-09 21:39:52
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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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# 光流法目标跟踪在 Python 中的实现
光流法是计算机视觉中一种常用的技术，用于估计图像之间物体的运动。在这篇文章中，我们将逐步指导你如何在 Python 中实现光流法目标跟踪。本文的结构分为几个部分：
1. **流程概述**
2. **步骤详解**
3. **示例代码**
4. **类图与状态图**
5. **结尾**
## 1. 流程概述
在实现目标跟踪之前，我们首先需要理解整个
光流场(Optical Flow Field)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光流场。光流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。光流是图像中亮度图案的表观运动，而运动场是三维物
论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.13514 代码地址：https://github.com/dyhBUPT/StrongSORT摘要现有的多目标跟踪 (MOT) 方法可以大致分为检测跟踪和联合检测关联范式。尽管后者引起了更多的关注，并显示出相对于前者的可比性能，但我们声称，就跟踪精度而言，跟踪检测范式仍然是最佳解决方案。在本文中，我们重新审视了经典的跟踪器DeepS
目录一、光流法二、LK光流法2.1 实现原理2.2 API三、代码四、总结基于特征点的光流跟踪，在目标上提取一些特征点，然后在下一帧计算这些特征点的光流匹配点，统计得到目标的位置。在跟踪的过程中，需要不断补充新的特征点，删除置信度不佳的特征点，以此来适应目标在运动中的形状变化。本质上可以认为光流跟踪属于用特征点的集合来表征目标模型的方法。一、光流法光流：空间运动物体在观察成像平面上像素运动的瞬时速
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2023-10-19 09:30:18
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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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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
原创
2022-01-13 11:48:47
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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、目标跟踪简介目标跟踪算法可以进行轨迹特征的分析和提取，以弥补目标检测的不足；有效地去除误检，提高检测精度，为进一步的行为分析提供基础。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人等目标进行跟踪，根据运动轨迹对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。跟踪就是在视频的不同帧中定位某一目标，从算法的设计角度来说分为两个阶段1：预测第S帧图像中目标A 目标B 在第
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2023-12-17 05:08:20
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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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近来在研究跟踪，跟踪的方法其实有很多，如粒子滤波（pf）、meanshift跟踪，以及KLT跟踪或叫Lucas光流法，这些方法各自有各自的有点，对于粒子滤波而言，它能够比较好的在全局搜索到最优解，但其求解速度相对较慢，由于其是基于颜色直方图的计算，所以对相同颜色东西不太能够区别，meanshift方...
原创
2022-01-12 18:10:54
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特征点法：通过特征点匹配来跟踪点，计算几何关系得到R,t，BA来优化R，t，流程大致如下：直接法：直接法是从光流法演变而来的，是基于灰度不变假设，计算最小光度误差来优化R,t，流程大致如下：光流法：基于灰度不变假设，把特征点法中的描述子和匹配换成了光流跟踪，之后求解R，t的过程是一样的，流程大致如下： 那么这三种方法的优缺点各是什么呢，近期在学了视觉slam后做了初步的总结，希望大家批
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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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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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
