AI笔记: 运动估计、光流估计综合示例

本文详细介绍了如何通过OpenCV实现基于背景提取的运动估计和基于光流的运动估计。通过背景提取检测视频中的运动目标,利用光流估计算法跟踪特征点并展示运动向量。文章提供了C++和Python版本的代码示例,并讨论了光流估计的局限性和潜在改进方案。

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

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
  • 上面这张图是经典的PETS测试视频
  • PETS最开始是在2000年一个有名的国际会议中提出来的,专门用来测试各种算法
  • 后来,大家做这类算法都把这个PETS中的视频作为我的算法的一个测试方式,紧接着PETS每一年或者两年都要更新一次,直到几年以前停止更新
  • 在用的时候,通常会看
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