Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（三）

最新推荐文章于 2025-05-08 16:58:11 发布
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分类专栏： SLAM
作者在消失半年后回归，分享了对光流法的深入研究心得。从失望到重新审视，意识到直接法作为光流法的演变，激发了新的研究热情。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

emmm，消失了半年后我回来了，这半年搞了一下毕业论文，发现光流法并没有那么神奇，于是失望了很久，但是当我意识到了直接法是光流法的演变后，我又回来了。不多说，上图。

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计算机视觉与深度学习 | 基于视觉惯性紧耦合的SLAM后端优化算法
尘世冰封的专栏
11-07 1476
本章节主要论述基于视觉惯性紧耦合的滑动窗口优化算法和闭环检测。如图4.1所示的框图，本章将从视觉数据和惯性数据的融合方面来详细讨论如何获取系统的初始值；在优化方面，本章先通过点线特征来判定关键帧；然后将全面分析如何在滑动窗口中，通过点线特征的残差、IMU测量残差以及先验信息的残差来解决非线性问题。最后，通过对视觉回环检测的分析，以及利用回环信息进行全局位姿优化，来对整个系统进行优化。
SLAM代码（光流法）
热门推荐
何必浓墨重彩
09-11 1万+
光流法的目标是完成图像点的跟踪, 因此这里假设存在一个输入图像I, 以及要跟踪的点x, 存在另外一个图像块T, 我们的目标是完成图像块T到输入图像I的匹配. 文章针对Lucas-Canade光流法做了一个总结, 文章对lucas-canade (Forward Additive, FA)算法做了简介, 引入了Compositional算法以及Inverse方法. 因此对应组合形成4种方法分别是
Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（一）
Open_PI的博客
08-23 3122
最近在学习LK光流法，也希望可以和更多人分享自己的学习成果。后面一段时间我将不定期的更新对这篇文章的翻译，由于接触图像的时间不长，如果有翻译不足的地方，请多多指教，欢迎评论，文章中红色部分为我不确定的地方，蓝色的地方为自己的想法。第一天先奉上前两章的翻译，在翻译结束我会将里面的算法用c++实现，希望能与各位一起进步。 ...
泰勒展开式
SZ170110231的博客
05-08 4429
泰勒展开（Taylor Expansion）是数学分析中的一个重要工具，用来将一个函数在某一点附近表示成多项式的形式。通过泰勒展开，我们可以将一个函数在某点的值和导数信息转化为多项式，从而在该点附近对该函数进行逼近。泰勒展开是将一个函数在某一点附近表示为一个多项式的工具，通过函数的导数信息可以逼近函数的值。对于一些函数，泰勒展开可能在整个实数范围内收敛，而对于另一些函数，则可能仅在某个区间内收敛。在整个实数范围内的泰勒展开都收敛，但某些函数的泰勒展开仅在一个特定的范围内有效。泰勒展开式提供了一种在点。
Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 翻译（二）
Open_PI的博客
10-06 1993
前一段时间找工作，慌的一批，发现SLAM的工作确实不好找，无奈之下只得放弃SLAM岗位，去搞网络安全了。当然喽，论文还是会继续翻译，这次先祭上LK算法的第一中变形：forward compositional，它可以为后面的inverse compositional做铺垫，而inverse compositional 在SVO中被应用，具体的翻译会在近期发布 ...
Lucas-Kanade 20 Years On 正反向/累加/合成求解算法
weixin_41469272的博客
07-19 1119
主要翻译及概述基于图像对齐的正向累加、正向合成、反向合成及反向累积迭代算法 Forward additive algorithm、Forward Compositional algorithm、Inverse additive algorithm & Inverse Compositional algorithm 对应代码下载地址-https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_41469272/862451421981年提出的图像对齐的算法Lucas-Kanade在计算
Variational Autoencoders and Nonlinear ICA: A Unifying Framework
MTandHJ的博客
06-06 579
文章目录概主要内容本文的模型Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概 本文讨论ident
视觉SLAM十四讲作业练习（6）
ASUNAchan的博客
05-23 425
一. 光流法 2. LK光流 2.0 文献阅读 Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework 就看了这些，MD英文文献看的太费劲了，算法什么的一点都看不懂。。。。。 还是借鉴以下别人的吧。。。 http://t.csdn.cn/4mzHg 2.1文献综述 ​ 1）光流法分类 分类 实例 复杂度 应用场景 Forwards Additive(正向加性) Lucas-Kanade (1981) O(n2N+n3)O(n^2N+n^3)O(n2N+
基于Lucas-kanade目标跟踪算法
02-27
基于Lucas-kanade目标跟踪算法实现，用matlab实现； 算法原理和推导过程请查阅博文：“Lucas-Kanade 算法原理以及应用”http://blog.youkuaiyun.com/zhzhji440/article/details/43866695 参考文献：Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework IJCV 2004
BakeraMatthews.zip_Lucas-Kanade_lucas
07-15
Lucas-kanade 算法经典文献 总结了该算法的理论和延伸 Lucas-Kanade 20 years on: A unifying framework
基于Lucas-Kanade算法实现图像配准
Lucas和Takeo Kanade在1981年提出，其后在2004年，Simon Baker和Iain Matthews对该算法进行了系统的回顾，并发表了题为“Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework”的文章，进一步阐述了算法原理并扩展了其...
Lucas-Kanade算法在目标跟踪中的MATLAB实现
参考文献“Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework”发表在《International Journal of Computer Vision》（IJCV）2004期刊上，对Lucas-Kanade算法的发展进行了全面的回顾和总结。文章提出了统一框架的概念...
AAM Alignment 算法扩展
通往人工智能的崎岖之路
01-13 2852
AAM Alignment算法是从Lucas-Kanade方法派生出来的，该方法在光流计算和AAM模型中都大获成功，不同的是由于AAM模型中存在PCA降维、形变Warp操作和纹理匹配，使得该方法有了多种多样的变形和匹配算法，在效果和计算复杂度上各有千秋。这次内容是对上次内容的补充，增加了纹理变化内容。主要参考了Lucas-Kanade 20 Years On - A Unifying Framew
AR技术新突破，基于图的平面物体跟踪算法Gracker
hiarxiaoliang的博客
07-31 5603
所谓AR（Augmented Reality，增强现实)广义上来说就是在现实环境上叠加虚拟场景，区别于VR，理解真实环境是AR的基本点。基于平面图的视觉跟踪是AR的核心技术之一，据了解，尽管目前AR发展迅速，但是计算机视觉算法在处理平面跟踪时依然还有很多不足，在平面图片倾斜、阴影、遮挡、运动状态下，AR的识别跟踪还不稳定。 国内AR公司亮风台研发出基于图的平面物体跟踪算法，该可在强干扰的场景
Lucas–Kanade光流算法
JustRemind的专栏
04-15 4762
作者：gnuhpc@gmail.com  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
Lucas-Kanade 算法原理以及应用
卖小孩的咖啡
02-17 8446
一 算法原理 1 目标函数 2 一阶泰勒公式展开 3 最小化目标函数条件下的pDelta p 二 LK算在跟踪的应用 1 平移角度尺度版本 2 平移版本 3 平移尺度版本 4 算法流程 三 小结一 算法原理1.1 目标函数Lucas-Kanade Algorithm本质上是为了最小化目标函数： ∑x[I(W(x;p+Δp))−T(x)]2        （1） {\sum\limits_x
Lucas-Kanade光流法
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
Lucas-Kanade algorithm
Tan
06-12 3771
As we own quite powerful process capabilities, it’s possible to put a webcam pointing to the ground and to track points in order not to drift along x and y. In order to do this, we could use the Lucas
【嵌入式系统】基于STM32的步进电机精准运动控制：硬件搭建、代码实现及性能优化
最新发布
07-24
内容概要：本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机，涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先，解释了步进电机的工作原理，包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着，介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号，配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤，包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例，演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后，探讨了进阶优化技术，如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等，以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群：具有嵌入式系统基础知识，特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法；②掌握硬件连接技巧，确保各组件间正确通信；③理解并实践基础控制代码，实现步进电机的基本控制；④通过进阶优化技术的应用，提高电机控制性能，实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议：本文不仅提供了详细的理论讲解，还附带了完整的代码示例，建议读者在学习过程中动手实践，结合实际硬件进行调试，以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时，对于进阶优化部分，可根据自身需求选择性学习，逐步提升对复杂控制系统的理解。
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