explore_halcon.hdev（21）之p_do_optical_flow_bicycle函数模块

最新推荐文章于 2024-03-12 21:19:03 发布

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本文介绍了Halcon中的光学流计算函数p_do_optical_flow_bicycle，讲解了optical_flow_mg算子的参数及作用，包括ImageT1, ImageT2, VectorField等，并探讨了vector_field_length, min_max_gray, vector_field_to_real等辅助算子的使用，用于计算向量场长度、获取灰度值范围和向量分量。" 112636107,10295073,B端UI设计：按钮组件交互规范解析,"['B端设计', 'UI交互', '按钮设计', '界面规范']

函数：

图像光流计算，主要算子optical_flow_mg计算光流，计算向量场长度并获取区域内的最大最小灰度值，通过灰度值获取光流方向并处理显示

算子：

1.optical_flow_mg(ImageT1, ImageT2 : VectorField : Algorithm, SmoothingSigma, IntegrationSigma, FlowSmoothness, GradientConstancy, MGParamName, MGParamValue : )：计算两幅图像的光流。3D运动在二维图像平面上的投影称为光流

参数：

ImageT1：输入图像1

ImageT2 ：输入图像2

VectorField ：输出光流

Algorithm：计算光流的算法（'fdrig'：采用了Brox, Bruhn, Papenberg, 和Weickert提出的方法。该方法是流驱动的，鲁棒的，各向同性的，并使用梯度恒定项。 'ddraw'：使用了Nagel 和Enkelmann提出的方法的一个鲁棒变体。这种方法是数据驱动的、健壮的、各向异性的，并使用了翘曲。 'clg' ： Bruhn, Weickert, Feddern, Kohlberger, 和Schnörr 提出的局部-全局联合方法）

SmoothingSigma：初始高斯平滑的标准偏差

IntegrationSigma：集成滤波器的标准差（该参数只在clg算法中使用，对其他两个算法没有影响）

FlowSmoothness：平滑项相对于数据项的权重

GradientConstancy：梯度恒常性相对于灰度值恒常性的权重（该参数只在fdrig算法中使用，对于其他两个算法，它不影响结果）

MGParamName：多重网格算法的参数名（'warp_zoom_factor' ：可用于指定在粗到系的整经层次结构中两个连续整经级别之间的分辨率。 'warp_levels' ：可用于将扭曲层次结构限制为最大级别数。当值为0时，将使用尽可能多