光流算法从理论到实践专题3

最新推荐文章于 2025-10-14 11:42:46 发布
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#OpenCV

本文深入探讨光流算法，包括经典Farneback算法、Brox算法（DeepFlow）、TVL1光流算法等，从理论到实践全面解析，适合计算机视觉领域的研究者和开发者。
【第24话：定位建图】SLAM视觉里程计——光流法（直接法）详解
一碗白开水一
09-10 718
本文详解了SLAM中视觉里程计的光流法原理与应用。光流法通过追踪像素运动估计相机位姿，基于亮度恒定假设推导光流约束方程。Lucas-Kanade和Horn-Schunck是两种主要求解方法，分别采用局部和全局优化策略。文中提供了Python实现示例，并分析了光流法的优缺点：计算高效但易受光照变化、运动模糊等因素影响。实际应用中需与其他技术融合以减少误差。光流法作为视觉里程计的基础组件，仍需结合多视图几何优化提升精度。
【第15话：融合算法】从卡尔曼滤波KF到扩展卡尔曼滤波EKF公式详细推导及代码举例说明
一碗白开水一
08-05 857
扩展卡尔曼滤波（EKF）通过局部线性化处理非线性系统状态估计问题。本文详细推导了从卡尔曼滤波（KF）到EKF的公式转换过程：首先回顾线性KF的预测和更新步骤，然后针对非线性系统引入一阶泰勒展开近似，利用雅可比矩阵实现状态转移函数f和观测函数h的线性化。EKF核心公式包括非线性状态预测、基于雅可比矩阵的协方差传播、以及线性化观测更新。推导过程严谨，最后给出了EKF的完整算法流程和与KF的关键差异，为非线性系统状态估计提供了理论基础。
基于光流法的单目视觉里程计研究_郑驰.caj
07-29
基于光流法的单目视觉里程计研究_郑驰.caj
光流法测距
qq_38942580的博客
12-20 1591
一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤： 1）探测当前帧的特征点； 2）通过当前帧和下一帧灰度比较，估计当前帧特征点在下一帧的位置； 3）过滤位置不变的特征点，余下的点就是目标了。 二.光流法 1.首先是假设条件： （1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程； （2）小运动，这...
算法分析：光流测速和视觉里程计
通哈膨胀哈哈哈 的博客
07-18 3068
两种已经比较成熟的视觉感知系统：光流测速模块和视觉里程计。 　　光流测速模块顾名思义，只能测速度。通常一个光流测速模块由一个相机、一个惯性测量元件、一个超声波模块构成，它的主要原理是计算机视觉技术中于1981年被发展出来的“光流追踪”算法。 “光流”的概念最早在1950年代由心理学家和生物学家提出，指的是一个观察者和他在观察的事物发生相对运动时，这些事物在他眼前成的像会产生“运动的模式”，人脑...
光流Optical Flow介绍，单目/双目视觉测距，图像金字塔
cy413026的博客
06-03 2690
光流Optical Flow介绍与OpenCV实现 双目视觉测距原理，数学推导及三维重建资源 被低估的单目视觉识别 深度相机原理揭秘--双目立体视觉 什么是图像金字塔 Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔 ...
OpenCV图像处理-光流法-原理分析1-calcOpticalFlowFarneback
qq_34531825的博客
11-28 5720
关于光流法全面的介绍和OpenCV代码，请参考：zouxy09的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8683859 本文和后续文章仅对光流法的原理进行补充。与上述参考文章里面已经介绍的内容不会重复。OpenCV中calcOpticalFlowFarnebackcv::calcOpticalFlowFarneback(prevgray,
超分辨率图像重建算法：传统插值与 AI 上采样方法的性能对比与移动端实践
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
07-04 2275
图像超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是提升图像清晰度和细节表现力的核心路径之一，尤其在手机相机系统中，SR 不仅应用于照片清晰化，也服务于低照度拍摄、数码变焦补偿等关键场景。本文系统对比传统插值方法（如 Bicubic）与当前主流 AI 上采样模型（如 ESPCN、EDSR、Real-ESRGAN）在图像质量、处理延迟与端侧部署能力方面的差异，并结合手机平台 NPU/GPU 实战案例展开性能分析，为工程落地提供实用方案。
【导语与总结】开启智能驾驶新篇章！《智能驾驶行泊车全栈基础算法专题课程》圆满收官，欢迎订阅！
最新发布
一碗白开水一
10-14 363
智能驾驶全栈算法课程精华速览 36节课程系统覆盖智能驾驶核心技术链： 基础体系：坐标系转换、相机标定、图像处理（IPM投影等） 核心算法：感知（分类/检测/分割）、融合（KF/EKF）、定位建图（SLAM/ICP）、路径规划（A*/Hybrid A*）、控制（PID/LQR） 特色实践：Ubuntu环境搭建、泊车场景检测、车辆状态估计等代码示例 课程设计由浅入深，适合零基础学员快速构建智能驾驶算法知识框架，配套详细公式推导与代码实现，助力技术落地应用。 （注：摘要严格控制在150字内，突出课程系统性、技术实
【第32话：路径规划】自动驾驶中Hybrid A星(A*)搜索算法的详细推导及代码示例
一碗白开水一
09-23 1173
Hybrid A星搜索算法在自动驾驶中的路径规划 Hybrid A星算法是一种结合离散搜索和连续状态空间处理的路径规划方法，适用于自动驾驶车辆的复杂运动学约束。该算法通过以下关键步骤实现高效路径搜索： 混合状态表示：将连续位置(x,y)和方向角θ离散化为网格，同时保留连续运动模型 双重启发函数：结合欧几里得距离和Reeds-Shepp曲线，确保搜索效率和解的最优性 车辆动力学约束：基于自行车模型进行状态转移，考虑转向角限制和轴距影响 代价函数优化：综合路径长度和平滑度，通过优先级队列实现高效节点扩展 算法在
HALCON：Optical Flow（光流法）详解
NCUTer
08-04 3377
是：给图像中每一个像素点赋予一个速度矢量，这就形成了一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上点与三维物体上点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，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。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。
无人机以mid360+光流实现无GPS定位
weixin_67505885的博客
10-24 3094
将来自mid360雷达的位姿信息（odometry）和来自 PX4 飞控系统的位姿信息进行融合和转换。然后将的位置信息在初始偏航角（光流获取，也可以通过其他方式）确定后转换到 ENU（East-North-Up）坐标系下，并发布转换后的位姿消息。pixhawk6c飞控，livox-mid360雷达，MTF-01_Micolink光流测距一体传感器，香橙派5B开发板。开发板-飞控：usb-ttl，接飞控tele2。光流-飞控：tele3。启动fast-lio。启动上述雷达定位节点。启动offboard。
基于单目的光流法测速
weixin_45303602的博客
10-13 2308
基于单目的光流法是一种常见的计算机视觉技术，用于估计图像序列中物体的运动速度。它通过分析连续帧之间的像素变化来推断物体在图像中的移动情况。背景： 光流法是计算机视觉领域中最早的运动估计方法之一，最早由Horn和Schunck在1981年提出。它基于光流假设，即相邻帧上的像素具有相似的灰度值，且相似的像素在移动过程中会产生相同的位移。光流法不仅可以用于物体的运动跟踪和姿态估计，还可以应用于目标检测、行为分析、视频压缩等领域。
计算两幅图片的farneback 稠密光流，并将结果图显示出来的程序
vola的专栏
07-29 6174
import cv2 import numpy as np import Image import cv2.cv as cv def image_joint(image_list,opt):#opt= vertical ,horizon image_num=len(image_list) image_size=image_list[0].size height=imag
目标检测光流法（三）：opencv下光流Farneback法
我爱智能
10-08 1万+
上节说到过的calcOpticalFlowPyrLK光流算法，可以看到它实际上是一种稀疏特征点的光流算法，也就是说我们先找到那些（特征）点需要进行处理，然后再处理，该节介绍下一个全局性的密集光流算法，也就是对每一个点都进行光流计算，函数为calcOpticalFlowFarneback。首先介绍参数，详细的介绍 参见opencv手册参数一大推，得看一会。有些参数可能带来的影响不是很大，那么使用它
基于opencv,使用python提取视频帧以及提取TVL1光流
weixin_41558411的博客
05-05 1万+
处理图像，就得派上opencv了，python可以很好的支持它。 一 从视频读取帧、得到相关属性、并设置保存哪些帧 首先；我们得新建一个videocapture对象； cap=cv2.VideoCapture(videopath) 通过上面建立的对象，可以获取视频的相关属性，一般使用中用到的属性主要有如下： cv2.CAP_PROP_FRAME_WI...
python 光流计算(更新中)
weixin_42388228的博客
03-26 3314
TVL1算法： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41558411/article/details/89855290 核心函数： TVL1 = cv2.DualTVL1OpticalFlow_create() flow = TVL1.calc(prev, curr, None) 速度较慢，两张之间的光流图计算耗时大概6-11s左右 Farneback算法 ...
光流法原理概述
热门推荐
zyazky
08-10 2万+
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。        简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上
OpenCV4学习笔记（34）——Farneback稠密光流算法
邱小兵的博客
03-25 6728
在上次的博文OpenCV4学习笔记（33）——KLT稀疏光流跟踪算法中，整理记录的OpenCV中对于KLT稀疏光流跟踪的实现，同时也提到了光流跟踪算法除了稀疏光流跟踪以外，还有稠密光流跟踪算法。所以今天要整理的笔记内容就是在OpenCV中对于稠密光流跟踪算法的实现。 先来回顾一下KLT稀疏光流跟踪算法，它是基于shi-tomas角点检测来实现的，只需要每个特征角点的邻域空间窗口内的局部信息来实现光...
基于形变理论的高精度光流算法实现
综上所述，此资源所提供的sms_optic_flow_2.0是一个集理论深度与实践价值于一体的稠密光流解决方案，融合了Warping理论、对称匹配机制、多尺度金字塔结构和迭代优化策略等多种先进技术。它不仅可用于学术研究中的...
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