Horn-Schunck光流算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-10-23 08:42:02 发布
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本文介绍了Horn-Schunck光流算法在计算机视觉中的应用，通过Python实现该算法，详细讲解了算法过程，并提供了源代码示例。利用NumPy和OpenCV库处理图像数据，实现两幅图像间的光流估计，并展示可视化结果。

光流是计算机视觉领域中的一个重要概念，它描述了图像中物体在时间上的运动。Horn-Schunck光流算法是一种经典的光流估计方法，通过对图像的亮度变化进行建模，来估计像素的运动速度。在本文中，我们将使用Python实现Horn-Schunck光流算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入一些必要的库。在这个实现中，我们将使用NumPy和OpenCV来处理图像数据。

import numpy as np
import cv2

接下来，我们定义一个函数来实现Horn-Schunck光流算法。该函数将接受两个输入图像和一些参数，然后返回估计的光流向量。

def horn_schunck(image1, image2, alpha=1
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Python实现Horn-Schunck光流算法及源码
带你成为别人眼中的大佬！
05-04 995
Python实现Horn-Schunck光流算法及源码Horn-Schunck光流算法是一种用于计算图像序列中像素点在时间上的运动状态的经典方法。本文将介绍如何使用Python实现基于Horn-Schunck算法的光流计算，并提供完整的源代码。一、什么是Horn-Schunck光流算法？Horn-Schunck光流算法是一种基于亮度恒定假设的光流计算方法，其基本假设是同一物体在不同时间点上的灰度值保持不变。
python:实现Horn–Schunck光流算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-19 966
python:实现Horn–Schunck光流算法(附完整源码)
python module, 光流计算
06-02
1. 已经在Mac上编译好了，其中Mac的版本是 10.10.3 。 2. 程序已经打包，其中包括一个 .so 文件， 一个 .py 文件作为用户接口，两幅图片。 3. 有兴趣的朋友可以 按照 我的博文： 密集光流计算blah blah来做实验。 4. 此包免费试用，但请务必注明来源！
Lukas-Kanade光流法python代码
04-15
光流法python代码实现
目标跟踪之Horn-Schunck光流法
Marshall的专栏
10-30 1万+
用uij与vij分别表示图像像素点(i，j)处的水平方向光流值与垂直方向光流值，每次迭代后的更新方程为 n为迭代次数，代表u邻域与v邻域的平均值，一般采用相应4邻域内的均值 迭代一定次数后u、v收敛，光流计算停止。
光流法代码
03-29
基于opencv实现，包括特征检测，光流法，图像金字塔实现大运动跟踪
python 实现Horn–Schunck光流算法
最新发布
luthane的博客
10-23 1379
Horn–Schunck光流算法是一种经典的光流估计算法，由Berthold K.P. Horn和Brian G. Schunck在1981年提出。该算法通过全局方法估算图像的稠密光流场，即对图像中的每个像素计算光流。
（6-3）光流估计：Horn-Schunck光流算法
码农三叔
03-19 2115
Horn-Schunck是一种经典的全局光流估计算法，由Berthold K.P. Horn和Brian G. Schunck于1981年提出。与Lucas-Kanade算法不同，Horn-Schunck算法通过在整个图像上进行优化，得到全局一致的光流场估计。Horn-Schunck算法的主要思想是在整个图像上定义一个全局的光流场，并将光流场的平滑性作为约束条件。实现Horn-Schunck算法的基本步骤如下所示。
Horn-Schunck光流法
01-18
光流法是用来估计这种运动的一种技术，而Horn-Schunck（HS）光流法则是其中最经典、最广泛使用的算法之一。HS光流法由阿瑟·霍恩（Arthur Horn）和伯纳德·舒恩克（Bernard Schunck）于1981年提出，它的核心思想是...
python光流法算法学习
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LK光流法代码
09-23
LK光流法的实现算法，代码直接在主程序中就可以运行。代码内容包括普通LK光流法，改进的金字塔算法，以及根据光流场计算下一帧图像，参考最经典的论文Lucas B D, Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision[C]//IJCAI. 1981, 81: 674-679写的代码。
Horn-Schunck 光流方法：Horn & Schunck 非常经典的光流方法的实现。-matlab开发
05-31
根据他们的论文，Horn＆Schunck的非常经典的光流方法的实现： Horn, BKP 和 Schunck, BG，确定光流，AI(17)，第 1-3 期，1981 年 8 月，第 185-203 页http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/6337
HS经典光流法
06-20
H-S经典光流法，采用HS算法计算光流场，MATLAB实现
Horn-Schunck 法实现的光流法
10-01
Horn-Schunck 法实现的光流法
基于opencv的光流算法实现以及光流图显示
12-11
基于opencv的光流算法实现以及光流图显示，代码工程基于Qt5
【python】OpenCV—Optical Flow
bryant_meng
08-14 4212
这种算法试图通过考虑图像中的局部特征和区域来更准确地估计光流，即使在图像中存在噪声、遮挡或运动不连续的情况下也能表现出较好的性能。这个函数结合了稀疏特征匹配和光流算法的优点，通过先找到一组稀疏的关键点（如使用Shi-Tomasi角点检测器），然后利用这些稀疏点来估计整个图像的光流场。光流（Optical Flow）是计算机视觉和图像处理中的一个重要概念，它描述了连续帧图像中像素点随时间的运动轨迹和速度的二维矢量场。密集光流：计算图像中每个像素点的光流，从而得到整个图像的光流场。
【光流（Optical Flow）估计】
weixin_51154380的博客
04-13 1683
光流（Optical Flow）是计算机视觉中的一种技术，用于估计图像中每个像素点在连续帧之间的运动情况。光流算法的目标是找到在两个相邻帧之间从一个位置移动到另一个位置的图像中的每个像素的位移向量。Lucas-Kanade 算法的基本思想是在一个局部窗口内对图像进行匹配，并假设这个窗口内的像素具有相同的运动。光流算法基于一个假设：相邻帧中的相同物体在图像中的运动应该是连续的。这些基于深度学习的光流算法通常在大规模的光流数据集上进行训练，以学习图像中的运动模式。
LK光流算法
01-15
python实现的LK光流算法，基本的版本，没有加上金字塔，金字塔的版本后续上传
OpenCV：金字塔Lucas-Kanade光流测试代码
yangchuankai's blog
02-11 2362
#include #include #include #include const int MAX_CORNERS = 500; int main(int argc, char** argv) { IplImage* imgA = cvLoadImage("OpticalFlow0.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); IplImage* img
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