核心思想：使用卷积神经网络提取视频光流运动信息上图是抽象的网络结构描述，convolution network的前半段进行卷积和池化操作，输出特征图分辨率逐渐变小。Convolution network的后半段使用反卷积和特征concat融合操作，输出特征图分辨率逐渐变大。网络结构：FlowNetS: FlowNetS直接把一对图像输入到卷积网络中，让网络自己学习提取运动特征，理论上只要
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2023-12-25 20:55:06
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传统方法： 同一目标在相邻帧之间的亮度恒定相邻帧之间物体的运动微小，即短距离运动基本约束方程： 根据假设前提1，亮度恒定可得公式 其中为目标移动距离。 将式（1）的右侧泰勒展开得式(2)（因为约束2，运动微小，故一阶泰勒展开可以近似？） 略去2阶无穷小项和约掉。且2边除以得 令为图像灰度在3个方向上的偏导数， 令为所求光流矢量。 则得到约束方程：（记：只看最终的约束方程，为原
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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传统的光流估计算法为了便于求解，一般基于以下几个假设：1）亮度不变假设，即同一个点随时间变化，其亮度不会发生改变。2）小运动，时间的变化不会引起位置剧烈的变化。3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像也是邻近点，且邻近点的速度一致。（该假设为Lucas-Kanade光流法特有假设）。经典的传统光流算法有LK光流法、PCA-Flow，EpicFlow，FlowFields等算法。但是这些算法的准
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2024-02-04 16:49:38
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FlowNet ： simple / correlation 与 相关联操作 上一篇文章中（还没来得及写），已经简单的讲解了光流是什么以及光流是如何求得的。同时介绍了几个光流领域的经典传统算法。 从这一章以后，我们从最经典的网络结构开始，介绍一些基于深度学习的光流预测算法。1 简介 提到用深度学习做光流预测，大部分研究都绕不开这篇Flow Net文章，原因很简单，这个网络太经典了！ 在FlowN
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2024-05-21 07:52:49
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光流特征：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：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标
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2024-04-25 15:04:49
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对于从Wireshark抓取的rtsp/tcp数据文件，要想提取出里面的h264码流数据，貌似Wireshark并未提供相关功能选项。无赖之下只有自己动手写一个吧。 下面是在linux上用 tcpdump -i enp3s0 -c 7000 src 192.168.8.0 -w /hom
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2024-03-21 09:30:37
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光流特征：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：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标
1： 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。 上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用: • 由运动重建结构 • 视频压缩 • Video Stabilization 等光流是基于一下假设的: 1. 在连续的两帧图像之间(
一、使用方法以下是我自己使用过程中对部分功能的一点小总结，喜欢自己研究的铁铁可以直接下拉到文章底部获取下载链接。使用方法很简单，工具中也给了相应的使用说明，因为功能比较丰富，所以看起来有点复杂。点击【新增采集】按钮可以看到软件的使用指南。下面将几个常用功能整理如下：1、单个视频在想要下载的视频页面点击分享按钮，点击【复制链接】打开我们的工具，点击【新增采集】，将复制得到的链接直接粘贴在上图的输入框
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，光流是由于场景中前
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2023-11-20 07:29:07
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# Temporal Segment Network (TSN) 的 Docker 化光流提取
## 引言
Temporal Segment Network（TSN）是一种用于视频理解的深度学习模型，尤其适用于动作识别任务。为了优化 TSN 的性能，光流提取是一种常用的技术，可以提取视频中的运动信息。本文将讨论如何通过 Docker 容器来实现 TSN 的光流提取，并提供相应的代码示例。
#
openCV 之 读取视频 Opencv读取视频代码 #include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
int main(int argc,char* argv[])
{
cvNamedWindow( "avi");
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2024-08-12 13:46:46
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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
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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## Python提取相邻图像之间的稀疏光流
在计算机视觉领域中，稀疏光流是一种用于估计图像序列中像素之间的运动的技术。通过计算相邻图像之间的光流，我们可以获得有关物体在图像中的移动和变形的信息。在本文中，我们将使用Python语言和OpenCV库来提取相邻图像之间的稀疏光流。
### 稀疏光流的概念
稀疏光流是指在图像中只选择少量像素点进行计算光流的技术，这些像素点被称为关键点。通过这些关
原创
2024-03-16 06:44:23
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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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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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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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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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