/ 光流对象的跟踪.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//分为稀疏光流 KLT 和稠密光流HF
//本课程用KLT
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat frame, gray;
Mat pre_frame, pre
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2024-03-21 17:19:06
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一、概述 案例：使用稀疏光流实现对象跟踪 稀疏光流API介绍：calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, InputArray nextImg,
InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
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2023-12-18 10:14:28
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昨天收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的。经过自己的测试，Android利用NDK方式实现稠密光流还是可以的，不过和我在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》里提到过的，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来）
光流估计实际上是根据两张连续的帧，去估计两帧之间 pixel-wise（基于物体像素）的光流。凡是有关估计相关的东西，卷积神经网络经过大量数据学习后都能拟合，只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet 开辟了这个工作，同时也发布了一个光流估计的数据集。 光流追踪法 分为 稀疏光流追踪，与稠密光流追踪。二者的区别就是在于，稀疏光流追踪法，稀疏光流不对图像的每个像素点进行逐
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2023-10-16 17:49:55
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稀疏光流跟踪(KLT)稀疏光流跟踪(KLT)详解在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法，这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的，所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件:亮度恒定 短距离移动 空间一致性亮度恒定对象中任意像素点p(x,y)亮度
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2023-12-26 10:58:04
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# Python 稀疏光流解析
在计算机视觉领域，光流是指图像序列中相邻帧之间物体的运动。稀疏光流是一种仅检测图像中特征点的运动的技术，而不是对整个图像进行估算。本文将介绍稀疏光流的基本概念，并给出相关的Python代码示例。
## 光流的基本概念
光流基于光照一致性假设，即在短时间内，物体的亮度不变。通过这个假设，可以推导出光流方程。稀疏光流则重点关注图像中的特征点，例如边缘或角点，而不需
原创
2024-09-05 05:58:30
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注:此教程是对贾志刚老师的
opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.
稀疏光流-KLT检测的流程如下所示：#include <
opencv2/
opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;Mat frame, gray;Mat prev_frame, prev_gray;vector<Point2f> features;vector<P
原创
2021-07-07 14:02:04
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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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第八章 视觉里程计2除了特征点法视觉里程计(VO)，还有直接法视觉里程计。1. 光流法获取配对点光流是一种描述像素随时间在图像之间运动的方法。计算部分像素的运动称为稀疏光流；计算全部像素的称为稠密光流。稀疏光流以 Lucas-Kanade(LK) 为代表，稠密光流以 Horn-Schunck(HS) 为代表。LK光流假设 t 时刻位于 x,y 处的像素点的灰度值为 I(x,y,t)；在时刻 (t+
光流法的三维运动表示1. 简介Lucas-Kanade 光流单像素算法最小二乘获得运动轨迹2. 三维运动表示 Reference: 高翔，张涛 《视觉SLAM十四讲》GILAD ADIV Determining Three-Dimensional Motion and Structurefrom Optical Flow Generated by Several Moving Objects1
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2024-10-24 14:02:44
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稀疏光流法（Sparse Optical Flow）是计算机视觉中的一种重要算法，用于估计图像序列中物体的运动轨迹。这种方法通过分析图像中的像素亮度变化，寻找光流向量来描述物体的运动方向和速度。在本文中，我们将介绍用Python实现稀疏光流法的基本原理，并提供代码示例。
稀疏光流法的基本原理是利用光流约束方程，通过计算图像中的像素灰度值变化，得到物体在空间和时间上的运动信息。在稀疏光流法中，我们
原创
2024-01-29 10:04:07
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# 深度学习与稀疏光流：实现视觉流动分析
## 引言
稀疏光流（Sparse Optical Flow）是计算机视觉领域中一种重要的技术，用于分析视频序列中的物体运动。与稠密光流（Dense Optical Flow）相比，稀疏光流只关注特定点（特征点）的运动，这使得它在实时处理或资源受限的环境中成为一种有效的方法。近年来，深度学习的兴起为光流估计带来了新的发展。本文将探讨深度学习如何加速和优
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
因为在理解LK光流opencv源码的过程中，没有找到相关的资料，因此将自己理解的过程及思考贴出来，希望可以记录并便于大家查阅，如果大家对代码有不同的理解或想法，欢迎评论讨论~opencv--LK光流算法--源码解析LK光流算法由Jean - Yves Bouguet提出，该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下，提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
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2023-10-31 18:11:46
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光流optical flow （光流） 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。光流法光流法就是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体的光流的方法。今天主要介绍opencv中计算光流接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用，以及如果已知当前帧和预测光流，我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。cv2.calcOpticalFlowF
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2023-11-10 07:27:18
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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，运动补
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2023-09-06 10:32:30
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一.基本概念光流的概念是Gibson于1950年提出的。所谓光流是指图像中模式运动的速度，光流场是一种二维(2D)瞬时速度场，其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。光流法是把检测区域的图像变为速度的矢量场，每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。因此，光流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息，通过对速度场(光流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。思路：
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2024-08-29 10:46:23
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光流估计Lucas–Kanade光流算法 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近
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2024-03-12 22:58:10
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光流估计定义光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。特点亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数。空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。因为
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2023-11-20 02:46:21
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OpenCV中的稠密光流：LK算法计算的是稀疏的特征点光流，如样例当中计算的是使用 Shi-Tomasi算法得到的特征点。opencv当总提供了查找稠密光流的方法。该方法计算一帧图像当中的所有点。该方法是基于Gunner Farneback提出的一篇论文Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion。Farneback稠密光流的主
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2023-11-01 23:42:26
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