14、视觉跟踪技术：从原理到实践

视觉跟踪技术：从原理到实践

在计算机视觉领域，跟踪技术是一项关键的研究内容，它涉及到对图像或视频中物体的运动进行捕捉和分析。本文将深入探讨视觉跟踪的相关原理、算法以及如何使用OpenVX API进行实现。

1. 光流方程基础

光流是描述图像中物体运动的一种方法。给定图像 $I(x,y,t)$，其速度的 $x$ 和 $y$ 分量分别为 $V_x$ 和 $V_y$，而强度关于空间和时间坐标的导数分别为 $\frac{\partial I}{\partial x}$、$\frac{\partial I}{\partial y}$ 和 $\frac{\partial I}{\partial t}$，我们可以将这些导数简记为 $I_x$、$I_y$ 和 $I_t$，从而得到光流方程：
$I_xV_x + I_yV_y = -I_t$
用向量表示为：$\nabla I^T \cdot \vec{V} = -I_t$
这个方程表明，经过时间 $t$ 后，图像的强度变化取决于物体的运动方向和该方向上的强度梯度。然而，由于这个方程只有一个等式却有两个未知数，所以无法直接求解。

2. 孔径问题

孔径问题是光流计算中的一个重要挑战。当我们通过一个小孔观察物体的运动时，例如图中通过小孔观察栏杆的运动，我们只能看到物体的局部，因此无法准确判断物体的真实运动方向。在图中，我们只能确定栏杆在水平方向上有移动，但无法确定是否有垂直方向的移动，也无法确定水平移动是向左还是向右。这说明仅根据局部的视觉信息，我们很难确定物体的真实运动。

3. 稀疏特征集的Lucas–Kanade算法

在大多数情况下，我们只对图像中的少数