光流(Optical Flow)

最新推荐文章于 2025-05-28 15:58:29 发布
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本文深入探讨了光流的概念及其在计算机视觉中的应用，详细介绍了稀疏光流与稠密光流的区别，并以Lucas-Kanade光流算法为例，讲解了如何追踪图像序列中像素的运动轨迹。

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

光流的概念

光流是一种描述像素随时间在图像之间运动的方法,随着时间流逝,同一个像素会在图像中运动,我们希望追踪他的运动过程.

  • 稀疏光流
    • 计算部分像素
  • 稠密光流
    • 计算全部像素

稀疏光流以Lucas-Kanade光流为代表,简称LK光流.

光流的两个假设

  • 灰度不变假设

    • 同一空间点的像素灰度值,在各个图像中是固定不变的.

  • 某一窗口内的像素具有相同的运动

实践
  • 提取FAST角点
  • OpenCv自带库
  • TUM数据集
OpenCV光流Optical Flow
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-21 545
OpenCV光流Optical Flow光流Optical Flow目标光流卢卡斯-卡纳德方法OpenCV中的Lucas-Kanade光流OpenCV中的密集光流 光流Optical Flow 目标 在这一章当中， 我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估算。 我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK（）之类的函数来跟踪视频中的特征点。 我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback（）方法创建一个密集的光流场。 光流 光流是由物体或照相机的运动引起的两
CNN光流模型 PWCNet: CNNs for Optical Flow Using Pyramid 光流（Optical flow）
AI天才研究院
08-13 524
光流（Optical flow）是指空间中的物体在运动过程中占据的时间，是一种可以量化、可视化及控制的物理现象。从传统计算机视觉出发，通过特征点检测、描述子匹配、跟踪等流程，利用边缘检测或梯度方向计算的方法获得光流场。然而，这种方法并不能够很好的解决光流场存在的尺度变换、光照变化、遮挡和混叠等复杂性，也无法充分考虑到物体的几何形状变化。因此，基于深度学习的光流估计技术受到了越来越多的关注。近年来，由于卷积神经网络(CNN)的突破，基于CNN的光流估计技术逐渐取得了突破性的进步。
光流（Optical Flow）
开心小月半子
05-31 2085
1.基本原理 光流法是利用图像序列中的像素在时间域上的变化、相邻帧之间的相关性来找到的上一帧跟当前帧间存在的对应关系，计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。 基本假设 亮度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各个图像中是固定不变的。 微小运动假设：同一空间点在连续帧间的运动较小 数学表达 从不同的角度引入约束条件，导致了不同光流场计算方法。按照理论基础与数学方法的区别把它们分成四种...
光流（一）--综述概览
工作笔记
09-14 1万+
http://www.rosoo.net/a/201403/16937.html
光流法（Optical Flow）
最新发布
大摆王的博客
05-28 3683
光流法
光流
weixin_30527423的博客
04-04 353
先看一下光流的效果这是一个挥动的手<ignore_js_op>虽然也有背景在动，但是因为他们的运动方向不一样，所以还是可以辨认出来前面那个是手，在前景和背景运动不统一的时候，还是可以辨认出来的。<ignore_js_op>那么光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生。从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动。例如，当你坐在火车...
总结：光流--LK光流--基于金字塔分层的LK光流--中值流
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mini猿要成长QAQ
03-30 3万+
最近的一个月完成了TLD、CF、Muster等一些算法的学习和整理，由于是在word中整理，不便于再在csdn中编辑，就直接截图发上来了，尽请谅解。（其实还是我自己太懒了，不想再重新编辑一遍了...）如果csdn可以直接发布文档成博客就好了，也希望csdn能够尽快完善这一功能。 本文是对光流算法的理解，从光流--LK光流--基于金字塔分层的LK光流--中值流，可以对光流算法的发展和应用有一个大致
光流Optical Flow相关资料与OpenCV实现
06-12
光流Optical Flow相关资料与OpenCV实现，是学习光流很好的C++代码。开发环境VS2010+OPENCV2.4.3，代码有注释。不容错过！
CV学习笔记（光流 optical flow）
wcc960828的博客
07-06 634
光流(optical flow)： 几个OpenCv实现了的测定算法: Lucas–Kanade method 中文解释：中文解释 Lucas-Kanade 算法用Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流（即图像上所有像素点的光流都计算出来）。它的相关论文是："Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion"Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion论文
在 GPU 上实现的实时光流算法_optical flow algorithm_Jupyter_代码_相关文件_下载
07-12
本项目包含的"optical-flow-filter-master"可能是一个完整的源代码仓库，包括以下组件： 1. **代码实现**：可能包含一个或多个Jupyter Notebook文件，这些文件展示了如何在GPU上实现光流算法的详细步骤，可能使用了...
calcOpticalFlowFarneback函数解释
vola的专栏
07-25 8860
 calcOpticalFlowFarneback Computes a dense optical flow using the Gunnar Farneback’s algorithm. double pyrScale, int levels, int winsize, int iterations, int polyN, double polySigma, int flag
关于光流
qq_45786703的博客
11-13 1054
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（optical flow）
zhaojun1204的博客
10-24 7489
概念 光流是Gibson在1950年首先提出的，它是指空间运动物体在观察成像平面上的像素运动瞬时速度。是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相应关系。一般而言，光流是因为场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。在这里有两个概念要解释： 运动场，事实上就是物体在三维真实世界上的运动。 光流场，是运动场在二维图像平面上的投
光流 — Optical Flow
u012841922的博客
12-27 1099
光流是环境中物体和照相机发生相对移动，物体投影在图像或者视网膜上的运动轨迹，即像素的移动。我们期望通过分析图像序列中像素变化来计算环境中物体和照相机所发生的相对运动轨迹。 光流有一个前提假设：图像采集的时间间隔很小，因此，图像中某点像素的位置变化范围较小。且该点像素位置变化前后，其像素值保持不变。即： I(x,y,t)=I(x+Δx,y+Δy,t+Δt) I(x,y,t) = I(x+\Delta{x}, y+\Delta{y},t+\Delta{t}) I(x,y,t)=I(x+Δx,y+Δy,t+Δt)
光流法（ Optical Flow Method）
weixin_72426331的博客
11-15 789
当人的眼睛观察运动物体时，物体的景象在人眼的视网膜上形成一系列连续变化的图像，这一系列连续变化的信息不断“流过”视网膜(即图像平面)，好像是一种光的“流”，故称之为光流。光流表达图像的变化，包含目标运动的信息，可用来确定目标的运动。根据视觉感知原理，客观物体在空间上一般是相对连续运动的，在运动过程中，投射到传感器平面上的图像实际上也是连续变化的。基于梯度的方法又称为时空梯度法，也称微分法，它是利用图像序列灰度的时空微分(即时空梯度函数)来计算图像上每一像素点的光流。（5）如此迭代进行，便可实现目标的跟踪；
boundingbox作为optical flow光流输入
07-03
### 回答1： bounding box是指在图像中定位物体或区域的矩形框。而光流是指描述图像中像素在不同时间或帧之间的运动向量。 将bounding box作为optical flow输入可以通过以下步骤实现： 首先，根据任务的需求，在图像中选择目标物体或区域，并用bounding box进行标注。 然后，利用计算机视觉算法，例如基于深度学习的目标检测算法，对图像中的目标进行检测和定位。该算法将输入图像和bounding box作为输入，并输出目标检测结果。 接下来，对于每一帧图像中的bounding box，利用光流算法计算目标区域的运动向量。光流算法能够分析相邻帧之间的像素变化，并计算出物体在图像中的运动情况。 最后，根据光流算法计算出的运动向量，可以进一步分析目标物体的运动轨迹、速度和加速度等运动信息。这些信息可以应用于许多计算机视觉任务，例如运动跟踪、行为分析和视频压缩等。 通过将bounding box作为optical flow光流输入，可以更加准确地分析目标物体的运动情况，并为后续的任务提供更丰富的信息。这种方法在许多视觉任务中具有广泛的应用，例如视频监控、自动驾驶和虚拟现实等领域。 ### 回答2： bounding box（边界框）在计算机视觉领域中常用于表示物体在图像中的位置和范围。而optical flow（光流）是一种用于估计图像中像素运动的技术。 将bounding box作为optical flow的输入意味着我们希望通过光流来估计给定物体在图像中的运动。通过监测bounding box的运动，我们可以了解物体的位移、速度和方向等运动信息。 在这种方法中，首先需要使用目标检测算法或手工标注的方式得到bounding box的位置。然后，我们可以使用光流算法对bounding box中的像素进行跟踪和分析，以获取物体的运动信息。 使用bounding box作为optical flow输入的好处是，只需对感兴趣的区域进行光流计算，减少了计算量，提高了计算效率。而且，通过对物体运动的分析，我们可以获得更精确的物体运动信息，有助于在视觉跟踪和行为分析等领域中的应用。 然而，bounding box作为optical flow输入也存在一些挑战和限制。首先，bounding box的准确性对光流的计算结果有很大的影响，如果bounding box的位置不准确，可能会导致光流计算出的运动结果不准确。此外，如果物体发生较大的旋转、遮挡或形变等情况，bounding box的边界可能无法完整地包围物体，从而影响光流的计算和分析结果。 综上所述，bounding box作为optical flow光流的输入可以用来估计给定物体在图像中的运动。但在使用时需要注意bounding box的准确性和在特定情况下的局限性。 ### 回答3： bounding box作为optical flow光流的输入，是指在目标跟踪或目标检测任务中，使用bounding box来框定目标区域，并将该区域作为输入，进行光流计算。 光流是一种用于分析图像中像素运动的技术。它能够通过比较相邻帧中的像素位置变化，推测像素的运动方向和速度。为了准确地计算光流，需要选择合适的输入区域。而bounding box提供了一个有效的方式来定义并限制光流计算的区域，以便准确地追踪目标的运动。 具体而言，使用bounding box作为光流的输入可以带来以下优势： 1. 限定区域：bounding box可以将光流计算限定在目标区域内，从而排除其他背景区域的干扰。这样可以提高光流的计算精度和效率。 2. 快速目标跟踪：光流可以用于目标跟踪任务，而bounding box提供了目标的初始位置信息。通过光流计算，可以根据目标的运动轨迹对目标进行跟踪，并及时更新bounding box的位置。 3. 目标检测准确性：光流可以用于目标检测任务，通过计算不同帧之间的光流变化，可以检测出目标的运动。而bounding box则可以用来获取目标在当前帧中的位置，从而进一步提高目标检测的准确性。 总之，使用bounding box作为optical flow光流的输入，可以更好地限定光流计算的区域，提高光流的计算精度和效率，同时也可以用于目标跟踪和目标检测任务。
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