OpenCV密集光流算法实例 - C/C++

最新推荐文章于 2025-05-09 14:15:39 发布
最新推荐文章于 2025-05-09 14:15:39 发布
阅读量250 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： opencv 算法 c语言 C/C++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechNovaX/article/details/132682414
C/C++ 专栏收录该内容
109 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用OpenCV库在C/C++中实现密集光流算法，通过示例代码展示了从视频中估计物体运动的过程，包括读取帧、转换为灰度图像、计算光流并进行可视化。读者可以在此基础上进行修改和扩展。

OpenCV密集光流算法实例 - C/C++

光流算法是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于估计图像序列中的物体在连续帧之间的运动。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多光流算法的实现。在本文中，我们将使用OpenCV中的密集光流算法来实现运动估计，并提供相应的C/C++源代码。

首先，我们需要安装OpenCV库并设置好开发环境。确保已正确安装OpenCV，并将其包含在项目中。接下来，我们将展示如何使用OpenCV进行密集光流计算。

以下是一个示例程序，演示如何使用OpenCV中的密集光流算法：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
   
   
    // 打开视频文件
    cv
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例（附完整代码C/C++）
带你成为别人眼中的大佬！
09-05 620
其中之一是光流（Optical Flow）算法，光流算法可以估计图像序列中像素的运动。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV中的DIS（Dense Inverse Search）光流算法，并提供相应的C/C++代码示例。安装完成后，我们可以开始编写使用DIS光流算法的代码。这只是一个使用DIS光流算法的简单示例，你可以根据自己的需求进行进一步的定制和扩展。计算完成后，可以对光流进行进一步处理或可视化，例如绘制光流向量或计算光流的平均速度。在循环中，我们逐帧读取视频，并将当前帧转换为灰度图像。
OpenCV 中的光流 (C++/Python)
DT程序员的博客
08-09 1486
本文将了解计算视频或帧序列中光流的各种算法。我们将讨论稀疏和密集光流算法的相关理论和OpenCV中的实现。并提供 C++ 和 Python 代码
稀疏光流python_opencv3/Python 稠密光流calcOpticalFlowFarneback详解
weixin_39627052的博客
11-28 429
光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进...
qt+opencv 实现光流检测
Y_Y_Z
12-02 1248
最近用QT + OPENCV 实现了光流检测
【C++ OpenCV】图像金字塔中计算Lucas-Kanande光流算法
Feeryman_Lee的博客
12-27 821
角点检测 图像金字塔中计算Lucas-Kanande光流算法
OpenCV 中的 DIS 光流算法实例
Orion_O的博客
08-23 601
具体地，利用 DIS 光流算法估计光流时，需要先将两张图像进行灰度化处理，并计算出它们之间的梯度场。然后对当前像素周围的像素点进行采样，得到一组采样点，这些采样点都位于当前像素周围的邻域内。接着，计算采样点与目标图像中的对应点之间的相似度，得到一个相似度矩阵，最终求解出当前像素的运动向量。本文主要介绍 OpenCV 中的 DIS 光流算法实例，包括算法原理、使用步骤和完整代码。DIS 光流算法是一种基于密集采样的光流估计算法，对于比较稠密的场景下的跟踪效果较好。OpenCV 中的 DIS 光流算法实例。
光流（Optical Flow）算法原理详见以及cv::calcOpticalFlowFarneback和cv::calcOpticalFlowPyrLK参数说明
最新发布
qq_36812406的博客
05-09 1589
方法特点优点缺点局部窗口法，线性方程组快速，适用于稀疏光流靠角点稀疏性，易受遮挡干扰全局最小化，带平滑项稠密估计效果好迭代复杂，慢Farneback多项式逼近+金字塔密集光流，性能稳定较慢深度学习方法精度高，适应复杂变形需 GPU，模型大。
OpenCV视觉分析之目标跟踪(1)计算密集光流的类DISOpticalFlow的介绍
jndingxin的专栏
10-25 1309
cv::DISOpticalFlow 是 OpenCV 中用于计算密集光流（Dense Optical Flow）的一种方法，它基于半相关（displaced-phase correlation）技术。该方法特别适用于实时应用，因为它提供了较高的精度并且计算效率较高。
C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪
Vaccae的博客
03-18 686
前言我们在学习完稀疏光流跟踪完后，我们再学习一下稠密光流对象跟踪，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流，故计算耗时，速度慢。一般来说我们在平时...
opencv3/C++光流点追踪
akadiao的博客
12-25 5741
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//光流跟踪 Mat frame, gray, pr_frame, pr_gray; std::vector<Point2f> inPoints; std::vector<Point2f> fpts[2]; void trackFeature();int main() { VideoCapture
OpenCV实现光流法：稠密光流算法实例
Meta_C的博客
08-17 453
其中，第一个参数是基准帧，第二个参数是当前帧，其他参数是算法的一些设置。OpenCV提供了实现稠密光流算法的函数，本文将介绍如何使用OpenCV实现稠密光流算法。通过运用稠密光流算法，我们可以实现物体的运动检测和跟踪，非常适用于视频分析和计算机视觉领域。稠密光流算法：在图像上的每个像素位置都计算出一个对应的位移矢量，用于描述该像素在两帧之间的运动情况。Gunnar Farneback算法：一种常用的稠密光流算法，可用于计算背景中移动的目标物体。接下来，让我们来看一下如何使用OpenCV实现稠密光流算法。
【14】OpenCV C++实战篇——光流法进行运动目标检测
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
03-22 3589
本文介绍了基于OpenCV C++的光流法运动目标检测。光流是运动物体在成像平面上的像素瞬时速度，通过分析相邻帧之间的像素变化来追踪物体运动。程序使用Lucas-Kanade光流算法，首先检测特征点，然后利用calcOpticalFlowPyrLK()函数计算特征点运动轨迹，最后在视频帧上绘制运动路径。代码支持摄像头或本地视频输入，实时显示目标追踪效果。关键步骤包括特征点检测、光流计算和轨迹可视化，适用于运动目标的实时检测与分析。
光流插帧（C++版）
qq_46301270的博客
11-16 1901
光流插帧（C++版） 光流插帧好多都是Python版的，这次来翻译成C++版供大家参考。 #include <stdio.h> #include <highgui.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cv.h> #include <math.h> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main
OpenCV实现Gunnar Farneback的密集光流算法
CodeMaven的博客
08-23 265
Gunnar Farneback提出了一种密集光流算法，该算法不需要特征点匹配，可以对整张图像进行运动估计。下面，我们将使用OpenCV库实现Gunnar Farneback的密集光流算法。光流算法是计算机视觉中常用的技术之一，它能够对图像中的每一个像素点进行运动分析，得到像素点在连续帧之间的位移信息。在实际应用中，光流算法被广泛应用于视频稳定、目标跟踪等领域。OpenCV实现Gunnar Farneback的密集光流算法。最终，我们可以得到可视化的运动向量图像。
opencv光流估计
zengshaoqing的博客
07-06 319
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点，且邻近点速度一致。因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。所以需要连立n多个方程求解。 L
OPENCV密集光流计算calcOpticalFlowFarneback原论文《Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion》讲解
weixin_38723958的博客
06-08 2346
最近在看光流计算的相关方法。最开始复现了几个借助深度学习的方法，导师建议看几篇传统方法。正好发现opencv自带了稀疏光流与密集光流的函数。于是研究了一下。在网上查资料的时候发现对密集光流函数calcOpticalFlowFarneback的原论文 ...
光流跟踪算法及OpenCV源代码探索
weixin_37709708的博客
09-26 1592
本文主要记录看光流跟踪算法的感悟，以及OpenCV中对应的实现源码的整理 原文：Pyramidal Implementation of theLucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm 1 光流算法相关概念 特征跟踪的目的：对于第一张图像I上的位置u，在第二张图像J上找到一个位置v，使得I(u)和J(v)相近 点x处的光流：...
OpenCV Gunnar Farneback的密集光流算法(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
04-26 774
OpenCV Gunnar Farneback的密集光流算法OpenCV Gunnar Farneback的密集光流算法 OpenCV Gunnar Farneback的密集光流算法 #include "opencv2/video/tracking.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using
OpenCV进阶（2）OpenCV中的光流
热门推荐
weixin_43229348的博客
09-26 1万+
在这篇文章中，我们将学习在视频或帧序列中计算光流的各种算法。我们将讨论稀疏和密集光流算法的相关理论和在OpenCV中的实现。 1.什么是光流? 光流是一个视频中两个连续帧之间的逐像素运动估计任务。基本上，光流任务意味着计算像素的移动向量作为物体在两个相邻图像之间的位移差。光流的主要思想是估计物体运动或摄像机运动引起的物体的位移矢量。 2.理论基础 让我们假设我们有一个灰度图像。我们定义函数I(x,y,t)I(x,y,t)I(x,y,t)，其中x,y为像素坐标，t为帧数。函数I(x,y,t)I(x,y,t)
利用LK光流法在OpenCV C/C++中绘制图片光流
3. C/C++编程语言的使用：展示了如何用C/C++语言结合OpenCV库实现光流跟踪的算法。 4. 视频帧间运动分析：解释了通过比较视频帧序列中前后两帧图像来推断图像中物体运动的方法。 这些知识点对于计算机视觉、图像...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值