光流的计算 光流估计就是指利用时间上相邻的两帧图像，得到点的运动。满足以下几点假设：前后两帧点的位移不大（泰勒展开）外界光强保持恒定。空间相关性，每个点的运动和他们的邻居相似（连续函数，泰勒展开）在相邻的两帧图像中，点(x,y)发生了位移(u,v)，那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下： &
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2024-01-10 12:30:49
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在计算机视觉中，估计光流是用于追踪场景中物体运动的一项关键技术，通常广泛应用于视频分析与物体检测等领域。本博文将详细记录如何利用 Python 来实现光流估计的具体过程，从环境准备直到扩展应用，并辅以逻辑清晰的图表和代码示例。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境满足光流估计的要求。以下是硬件和软件的具体要求：
- **硬件要求**
- CPU: 至少四核处理器
光流估计是计算机视觉中的一个关键问题，旨在通过分析图像序列中物体的移动和变换，估算出物体在空间和时间上的运动。这对于许多应用而言，无论是自动驾驶、监控系统还是运动分析，都是不可或缺的。在这篇博文中，我们将详尽地探讨如何在Python中实现光流估计，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化等环节。
## 环境准备
在开始之前，确保你有一个合适的开发环境。我们推荐使用Pyt
光流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。 光流估计是要给予一定 的假设基础上 才成立的： （1）前后两帧中点的位移不大；这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化，去求取灰度对位置的偏导数。所有光流法都必须满足。 （2）灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定；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
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2023-12-13 09:20:08
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# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npdef video_operate(): capture = c
原创
2022-11-10 14:30:40
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# Python中的LK光流估计
光流估计是计算机视觉中的一个重要任务，用于估计图像序列中物体运动的速度和方向。Lucas-Kanade（LK）算法是一种经典的光流估计方法，它假设在一个小的邻域内，图像亮度是恒定的，并且运动是局部线性可表述的。本文将介绍LK光流算法的基本原理和在Python中的实现，并通过代码示例展示其应用。
## LK光流算法简介
LK光流算法的主要思想是利用图像中一个小
此代码来自《学习OpenCV3中文版》第16章源代码有点小错误，已修改LK光流法的基本思想基于以下三个假设。1.亮度恒定;2.时间持续性或“微小移动”;3.空间一致性。灰度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各个图像中是固定不变的。对于t时刻在（x，y）处得像素，在t+dt时刻它运动到（x+dx，y+dy）处。有下式：对左边进行泰勒一阶展开，保留一阶项，得： 因为下一时刻的灰度等于之前
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2023-12-29 16:11:28
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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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光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且附代码，故收藏．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象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。光流可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。下面我们推导光流方程：假设E(x,y,t)为(x,y)点在时刻t的
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2023-12-25 00:42:16
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光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，其不像其他感知任务会显式的在应用中呈现。如今，光流估计也在基于视频的任务中承担着越来越重要的作用。光流的基本概念光流（Optical Flow）是一个有关物体运动的概念。最早由Gibson提出，描述的是空间中运动的物体在成像平面上，造成像素运动的瞬时速度。主要由以下三类组成：场景中前景目标本身在移动成像平面在移动（比如，相机）或者两者共同运动而所产生的混合
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2023-10-19 11:38:55
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计算机视觉–光流估计今天看了BURST IMAGE RESTORATION AND ENHANCEMENT（多帧图片修复和增强），提到了光流估计，所以想介绍这个运动评估技术。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
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2024-01-08 11:34:36
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一、摘要本文提出了Recurrent All-Pairs Field Transforms(RAFT), 一个光流估计的深度神经网络. RAFT 提取像素级的特征, 为所有像素建立多尺度 4D 关联信息, 通过查找4D关联信息, 循环迭代的更新光流场. 本文算法在KITTI、Sintel数据集上取得了state-of-the-art的表现. 同时, RAFT在多个数据集上有很强的泛化能力, 并且
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2021-12-10 13:36:19
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视频光流估计 1.摘要 近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向
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2020-04-27 07:13:00
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函数原型void cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr,
const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features,
FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks pdf与相关代码: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/光流(Optical Flow)介绍1. 光流原理光流分为稀疏光流和稠密光流，稀疏光流就是只计算图片中特定点的光流，而稠密光流则是每个像素都要计
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2024-04-19 16:46:59
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项目说明本项目分为两个部分，第一部分是CV进行光流估计的演示，第二部分是深度学习解决光流估计的开山之作：Flownet的飞桨复现加个链接RAFT 光流估计模型OpenCV光流估计算法光流估计是一个非常有趣的研究方向，可以帮助其他的机器视觉模型更好的理解视频内容，到视频的重点。在Flownet之前就有许多的传统算法，可以计算出光流，本部分会尽可能的描述清楚。视觉算法库OpenCV中最为常用的光流
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2024-09-05 13:38:08
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RIFE，一种用于视频帧插值（VFI）的实时中间流估计算法。许多最近基于流动的VFI方法首先估计双向光流，然后将它们
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2024-08-26 14:14:35
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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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无人机上经常提到的光流法定位是什么？作为无人机爱好者一枚，经常关注比如大疆（DJI）、零度智控、PARRET的人都会看到他们提及的光流定位、室内悬停等的宣传标语，那么今天我们就来一起探讨下它。 无人机上经常提到的光流法定位是什么光流定义光流定位通俗理解光流法分析参考 光流定义光流通俗理解光流法分析参见光流定义光流的概念是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
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2023-12-09 23:15:55
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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。光流光流的假设首先，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。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空间相关性，每个点的运动和邻近的点类似好像这么多假设有些不靠谱，但
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2023-11-27 23:13:45
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