# Python 光流法检测实例指南
本文将指导你如何使用 Python 实现光流法（Optical Flow）进行图像运动检测。在图像处理和计算机视觉领域，光流法是一种重要的技术，用于估计物体运动的速度和方向。下面是实现这一过程的步骤和代码实现。
## 实现流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库
原创
2024-10-19 07:29:10
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opencv 光流法sample code:https://docs.opencv.org/3.3.1/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网
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2024-01-07 18:43:33
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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
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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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
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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### `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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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
265阅读
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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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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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
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2024-09-02 13:35:46
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光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。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。一般情况下，光流由相机运动、场景中目标运动或两者的共同运动产生。光流计算方法大致可分为三类：基于匹配的、频域的和梯度的方法。 (1) 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和基于区域两种。基于特征的
光流（optical flow）1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。光流法检测运动物体的原理：首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量（光流），这样就形成了光流场。如果图像中
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2024-05-21 07:00:46
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文章目录介绍光流法数学过程：直接法数学过程：直接法示例程序参考 介绍特征点法：提取图像特征点，计算特征点图像描述子(图像灰度/变化梯度等)，通过描述子来匹配特征点，确定特征点的匹配关系，利用三角/对极几何/PnP等算法估算相机运动。计算精度高，但是耗时。光流法：提取图像特征点，与特征点法不同的是，光流法通过图像灰度值(RGB)值匹配特征点，光流描述了像素在图像中的运动，再利用三角/对极几何/Pn
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
