OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例 编程

最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布
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文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 编程
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本文介绍了如何使用OpenCV库在Python中实现Lucas-Kanade光流算法，该算法常用于目标跟踪和运动估计。首先确保安装了OpenCV库，然后通过设置算法参数，从视频中读取帧并选择特征点，接着计算光流并绘制轨迹，实现对象的连续跟踪。按'q'键退出程序。这个示例程序有助于理解光流算法的应用。

OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例 编程

光流是计算机视觉中的一个重要概念，用于估计图像序列中物体的运动。Lucas-Kanade光流算法是一种经典的光流计算方法，广泛应用于目标跟踪、运动估计等领域。在本文中，我们将使用OpenCV库实现Lucas-Kanade光流计算的示例程序。

在开始编程之前，我们需要确保已经安装了OpenCV库。可以通过以下命令在Python中安装OpenCV：

pip install opencv-python

接下来，我们将展示一个简单的示例，演示如何使用Lucas-Kanade光流算法来跟踪视频中的运动对象。

import cv2
import numpy as np

# 设置参数
lk_params = dict(winSize=(15<
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OpenCV实例：使用Lucas-Kanade算法计算光流
DevNinja的博客
08-29 168
Lucas-Kanade算法是一种基于局部区域的光流计算方法，它假设物体在图像上的像素值在小的范围内是恒定不变的，这样就可以通过计算不同像素位置之间灰度值的变化来求取物体的运动信息。光流是指在连续帧图像中物体随时间发生的位移，它是计算机视觉、计算机图像处理等领域中重要的概念。在OpenCV中，通过使用Lucas-Kanade算法可以实现光流的计算。使用while循环遍历视频的每一帧，并在每一帧中计算光流并绘制跟踪线和角点。函数将处理后的帧展示出来，直到按下ESC键退出程序。在上述代码中，我们首先通过使用。
OpenCV Lucas-Kanade光流算法的实例编程
CyberFlare的博客
09-07 163
Lucas-Kanade光流算法是一种常用的计算机视觉算法，用于估计图像序列中的运动。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库实现Lucas-Kanade光流算法，并提供相应的源代码。通过以上代码，我们可以轻松实现Lucas-Kanade光流算法，并观察到视频中物体的运动轨迹。上述代码的功能是读取视频文件，然后逐帧计算并显示Lucas-Kanade光流。接下来，我们提取光流点的位置，并在当前帧上绘制光流线段和光流点。安装完成后，我们可以开始编写实现Lucas-Kanade光流算法的代码。
【 Lucas-Kanade光流法】
格物致知
06-21 1120
Lucas-Kanade光流法是一种密集光流估计方法，用于计算图像中每个像素的运动向量。它假设在相邻帧之间，像素的灰度值不会发生大的变化，因此可以通过。具体来说，步骤3中需要解决一个最小二乘问题，即找到一个位移向量使得两幅图像之间的像素值残差最小。该线性方程组可以使用最小二乘法求解。最小化像素值残差的平方和来求解运动向量。分别表示第一幅图像和第二幅图像在位置。
Python+OpenCV学习（15）---Lucas Kanade 角点光流轨迹跟踪
FireMicrocosm的专栏
09-16 8705
利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。 Lucas Kanade 光流法是进行视频中角点的轨迹跟踪的算法，该算法可以用来进行人体肢体动作的轨迹跟踪，获取轨迹数据后可以通过模式识别的手段进
Lucas-Kanade光流法
热门推荐
miss libra
01-10 1万+
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
计算机视觉——OpenCV实现Lucas-Kanade 光流追踪
知来者逆的博客
05-11 2055
光流法是计算机视觉中用于估计图像序列中物体运动的关键技术。它类似于观察夜空中的彗星，通过其在天空中的运动轨迹来追踪它的路径。在图像处理中，光流帮助我们理解像素点如何在连续的帧之间移动。
OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-01 718
OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例 OpenCV Lucas-Kanade光流计算的实例 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #incl
Lucas-Kanade光流实例：用Python实现人脸跟踪
TechBlitzZ的博客
08-09 324
在循环中，我们对每个人脸矩形框的初始位置使用cv2.goodFeaturesToTrack函数得到特征点prev_points，然后使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数计算出这些特征点在当前帧中的位置next_points。最后，我们使用cv2.circle函数在当前帧上绘制这些点，完成人脸跟踪。上述代码中，我们使用OpenCV中的VideoCapture库加载了一个视频，然后使用cv2.CascadeClassifier类进行人脸检测，得到了每一个脸部矩形框（x、y、w、h）的坐标。
OpenCV(三十一)：边缘检测Canny
www_dong的博客
11-19 1050
Canny 边缘检测是一种经典且常用的图像边缘提取算法，由 John Canny 在 1986 年提出。它在 OpenCV 中得到了高效实现，是结构化光、SLAM、医学影像分析与机器视觉领域中最常用的边缘检测方法之一。其目标是以最优方式识别图像中的边缘，既能准确检测真实边缘，又能保持较强的抗噪能力与定位精度。边缘通常对应灰度变化剧烈的区域，但噪声也会产生剧烈变化。如果不去噪，边缘会出现大量虚假响应。高斯滤波使用如下数学形式的卷积核：σ 越大，平滑越强，但也会模糊真实边缘。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 275
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 778
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 542
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 943
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 715
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 716
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
最新发布
Trb201013的博客
11-27 271
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 404
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 151
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
m0_69484557的博客
11-25 285
GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
Lucas-Kanade算法源码完整解析
Lucas-Kanade算法是一种广泛应用于计算机视觉领域的光流计算方法，主要解决图像序列中相邻帧之间运动估计的问题。下面将详细介绍Lucas-Kanade算法及其相关知识点。 ### Lucas-Kanade算法概述 Lucas-Kanade算法于...
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