AI笔记: 光流估计

最新推荐文章于 2025-05-12 20:46:09 发布
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光流估计是计算机视觉中的一个重要概念，用于解决目标和背景同时运动时的运动估计问题。本文介绍了光流的基本方程、Lucas-Kanade方法以及OpenCV的实现，强调了光流估计在图像处理中的应用和限制，如泰勒展开的假设、特征点的选择以及大位移的处理策略——金字塔L-K方法。通过实例和代码展示了光流估计的过程和效果。

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光流估计概述

  • 基于运动估计的背景提取方法适用于摄像机静止的时候，能够得到比较理想的运动目标的估计效果
  • 当背景运动或者是背景和目标都运动的时候，基于背景提取的方法不再使用，这时候就需要用到光流估计方法

光流估计解决的问题

1 ) 通俗的来说

  • 目标在动，背景也在动
  • 识别目标和背景

2 ）用数学的方法来描述

  • 在每个像素(x,y)处，假设在第t帧的时候，它对应的亮度值是 I ( x , y , t ) I(x,y,t)
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AI笔记: 运动估计、光流估计综合示例
Wang的专栏
04-06 1292
通过OpenCV完成基于背景提取的运动估计 基于背景的运动估计假设摄像机静止不动，在安防或者是交通监控场合，通常满足这样的条件 要求 给定一个视频，用红线的虚线框框定了需要检测的区域 我们需要根据输入的图像序列，检测当前框中所有的运动目标，并且标示出来每一个目标的外接矩形，能够判断这个目标的类别 换句话来说就是针对一个视频标出来这个视频里面运动的各种目标(比如：人) 视频资源下载 ...
AI笔记: 运动估计之背景建模
Wang的专栏
03-29 1369
背景建模概述 为了完成对图像和视频的运动估计，我们需要对图像进行采集和预处理，以及特征提取等操作，所以运动估计本身要依赖于这些基本的知识来完成，在之前的一些处理流程中，我们的输入或者我们的对象都是一张图片，我们要识别这个图片中的特征，这个图片中的边缘，以及这个图片中的静止目标等等内容，换句话来说，我们需要根据一张静止的图片来对图像进行分析和理解 在生物的自然视觉中，我们会发现，除了对静止场景的理解...
光流估计
ywangjiyl的博客
04-08 1122
光流估计 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，比如目标跟踪。 光流估计就是当给定两帧图像时，下一帧图像和上一帧图像中每一个点有什么不同，而且不同点移动到了什么位置。实现找出人眼所能看到的东西。 L-K有三个前提假设条件： 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的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
OpenCV进阶操作：光流估计
最新发布
m0_65065095的博客
05-12 1168
光流（Optical Flow）是计算机视觉中用于描述图像序列中物体运动模式的核心技术。从视频稳定到自动驾驶，从动作识别到增强现实，光流估计在动态场景分析中扮演着关键角色。OpenCV提供了多种光流算法实现，本文将深入解析其原理与实践方法。OpenCV的光流工具为运动分析提供了强大支持，稀疏光流适合实时跟踪，稠密光流适合精细分析参数调优需在精度与效率之间取得平衡结合传统图像处理与深度学习可获得更鲁棒的结果。
【光流（Optical Flow）估计】
weixin_51154380的博客
04-13 1487
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。
计算机视觉算法中的 光流估计（Optical Flow Estimation）
牛肉胡辣汤
09-17 1210
光流估计的目标是根据连续帧之间的图像信息，计算出每个像素在两帧之间的运动向量。基于亮度变化的光流估计方法假设光强度在图像中的变化是由物体的运动引起的。近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的光流估计方法也取得了很大的进展。通过计算视频中相邻帧之间的光流向量，可以估计出相机的运动轨迹，并对视频进行稳定处理，使得视频看起来更加平滑。通过计算相机在连续帧之间的光流向量，可以估计出相机的运动轨迹，并进一步恢复出场景的三维结构。通过计算物体在连续帧之间的光流向量，可以估计物体的运动轨迹，从而实现对物体的跟踪。
Lucas-Kanade Optical Flow in python
vola的专栏
07-29 2620
import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('slow.flv') # params for ShiTomasi corner detection feature_params = dict( maxCorners = 100, qualityLevel = 0.3,
机器学习笔记 - RAFT 光流简读
学以致用 知行合一
08-01 557
光流是图像序列中像素的表观运动。为了估计光流，场景中物体的移动必须具有相应的亮度位移。这意味着一个图像中移动的红球在下一个图像中应该具有相同的亮度和颜色，这使我们能够确定它以像素为单位移动了多少。下图显示了光流示例，其中一系列图像捕获了逆时针旋转的吊扇。最右边的彩色图像包含从第 1 帧到第 2 帧每个像素的表观运动，它经过颜色编码，不同的颜色表示像素运动的不同水平和垂直方向。这是密集光流估计的示例。的估计为每个像素分配一个 2D 流向量，描述其在一段时间内的水平和垂直位移。在。
论文笔记：Image Anaimation经典论文-运动关键点模型（Monkey-Net）
newxuyangcao
05-31 1360
Monkey-Net（MOviNg KEYpoints） paper: https://arxiv.org/pdf/1812.08861, CVPR 2019 code: https://github.com/AliaksandrSiarohin/monkey-net/tree/master该任务定义为给定一幅静态图像，和一个参考动作视频，让静态图像中物体按照参考图像中物体运动。该任务的核心可以分为解偶-重构两个阶段：在人脸Animation中，经典3D MM模型是经常被使用的模型，但其局限性非常明显：结合
3.15 基于光流场的运动估计.rar
06-22
写了一些关于图像基于光流场运动估计的例子，程序含有说明解释，适合初学者。
【计算机视觉】Lecture 23：光流估计
u010307048的博客
03-22 6889
流估计 主要概念： 亮度恒定方程 孔径问题 Lucas-Kanade算法 回顾：由于自身运动产生的场 流（Flow）： 旋转分量不依赖于场景结构。平移分量随场景 Z 值的变化而变化。也就是说，它显示出运动视差（parallax）。 特例：纯平移 为了更好地理解流场是什么样子，让我们只考虑纯平移运动的情况。 然后，在场景中通过平行速度矢量的投影形成流 特例1：纯平移 假设 T...
19.光流估计
potato123232的博客
09-09 2986
1介绍 光流估计是判断移动物体的移动距离与方向 亮度恒定，小运动，空间一致 是光流估计的三个前提 下面是我们对之前行人的视频进行光流估计，下面绘制出的白色轨迹就是光流估计的结果 2Lucas-Kanade算法 光流估计是用这个算法做的 上面这个方程使用的约束条件是亮度一致与小运动 I是某一帧的像素点，x是横坐标，y是纵坐标，t是当前的对应帧数，这个约束方程的意思是，只有当我的点满足这个条件才能用，第二行是泰勒级数展开，我们最终通过约束方程得到了最后这个式子，我们求u和...
光流估计的理解
woshiyigehaowawa的博客
08-16 6004
什么是光流估计？ 光流估计就是当给定两帧图像时，下一帧图像和上一帧图像中每一个点有什么不同，而且不同点移动到了什么位置。实现找出人眼所能看到的东西。这个过程是Lucas-Kanade发现的，简称L-K。 但是L-K有三个前提假设条件： 亮度恒定：一个像素点随着时间的变化，其亮度值（像素灰度值）是恒定不变的。这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。（也就是说，一个物体当前的像素灰度值是恒定的，...
十五.光流估计
small-guo
03-17 4864
光流估计 光流，顾名思义，光的流动。比如人眼感受到的夜空中划过的流星。在计算机视觉中，定义图像中对象的移动，这个移动可以是相机移动或者物体移动引起的。具体是指，视频图像的一帧中的代表同一对象(物体)像素点移动到下一帧的移动量，使用二维向量表示. 根据是否选取图像稀疏点进行光流估计，可以将光流估计分为稀疏光流和稠密光流 OpenCV中提供了光流估计的接口，包括稀疏光流估计算法cv2.calcOpticalFlowPyrLK()，和稠密光流估计cv2.calcOpticalFlowFarneback()。其中
关于光流
qq_45786703的博客
11-13 1020
光流一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录 网络结构图 磕盐Survey-光流估计 基于FlowNet的光流估计 pytorch代码
光流估计（对视频处理+python实现+原理+实验报告）
一只在cv道路上爬行的小乌龟~
07-08 921
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：同一点随苕时间的变化，其亮度不会发生改变。 • 小运动：随巷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絞间单位位罝变化弓I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而要求x, y方向的...
KITTI点云数据详解：3D目标检测入门必备资源
Kitti数据集包含了多个子集，例如2D和3D的目标检测、语义分割、立体深度估计和光流估计等，这些任务都是3D感知中的关键环节。其中，左彩色图像和右彩色图像提供视觉信息，而点云数据则直接反映了三维空间中的物体...
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