[cv] optical flow

最新推荐文章于 2024-11-11 19:57:10 发布
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分类专栏： computer-vision 文章标签： opticalflow cv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myjiayan/article/details/77145495
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Given optical flow, we can detect moving objects, detect how far the objects are, and detect independent moving objects.


To  overcome this problem, there are two solutions provided.



























光流 | OpenCV实现简单的optical flow（代码类）
尘世冰封的专栏
01-03 1406
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主优快云：https://blog.youkuaiyun.com/u011344545 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv...
CV学习笔记（光流 optical flow）
wcc960828的博客
07-06 622
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
CV中opticalFlow（与MV的区别）/stitcher/pyramid(高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 双线性金字塔)
cy413026的博客
05-14 960
以下都是知乎和csdn上讲解比较详细的文章 1.opticalFlow 光流估计——从传统方法到深度学习 2.stitcher(图像拼接) 计算机视觉方向简介 | 图像拼接 3.pyrimid （二十六）图像金字塔----高斯和拉普拉斯 OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔总结 ...
CV课程之Calculating Optical Flow开篇
zhangdadadawei的博客
03-10 1439
本系列的博客主要基于这学期参加的computer vision的选修课，本课程的vision特指中层视觉，不含图像处理与机器学习。本文的目的，是想给一些准备入门的同学，介绍一下vision中关于motion部分的计算机视觉发展史，看看前辈们是如何提出一个大问题，又是通过加入哪些assumptions去解决这些问题，而后辈们又是如何突破这些asuumption的限制获得泛化能力更强的解的。
光流Optical Flow介绍与OpenCV实现
热门推荐
zouxy09的专栏
03-17 16万+
光流Optical Flow介绍与OpenCV实现 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。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（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对
阅读笔记（BMSB 2018）Video Stitching Based on Optical Flow
小秋在路上~
02-17 1744
视频拼接在计算机视觉中仍然是一个具有挑战性的问题，特别是对于移动物体周围广泛存在的伪像，包括视差，鬼影等。传统方法通常依赖于单个投影模型，这可能导致重叠区域中移动物体的不准确对应。在本文中，我们利用重叠区域中的光流场。
Optical Flow Estimation
11-07
因此，研究人员提出了两种针对火焰检测优化的光流方法：最优质量传输模型（Optimal Mass Transport Model）和数据驱动光流方案（Data-Driven Optical Flow Scheme）。 #### 最优质量传输模型 最优质量传输模型是一...
optical flow.rar_hello_motion estimation_optical flow_tankokc_光流
07-15
光流是一种描述图像序列中像素在时间上的运动轨迹的技术，它是计算机视觉领域中的核心概念，广泛应用于运动估计、目标跟踪、3D重建等任务。在本压缩包文件"optical flow.rar_hello_motion_estimation_optical_flow_...
Optical Flow_opticalflow_
10-01
光学流（Optical Flow）是计算机视觉领域的一个核心概念，它描述了图像序列中像素在时间维度上的运动轨迹。这一技术对于理解和分析动态场景至关重要，已广泛应用于自动驾驶、无人机导航、视频分析、虚拟现实和动作...
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
光流算法是一种在计算机视觉和图像处理领域中广泛使用的经典技术，用于估计连续两帧视频中的像素运动。在这个场景中，我们关注的是一个利用GPU实现的实时光流算法，该算法可能被编码在一个Jupyter Notebook中，这...
Variational Optical Flow-开源
04-26
Bruhn等人的开源实现利用了OpenCV（Open Source Computer Vision Library）这一强大的图像处理库，OpenCV提供了丰富的计算机视觉算法，并支持多种编程语言，如C++、Python等。在该实现中，用户可以根据需求调整精度...
光流法（Optical Flow）
最新发布
大摆王的博客
11-11 1594
光流法
[CVPR 2018论文笔记] 真实监控场景中的异常事件检测
Will Lin的博客
06-03 1万+
安防作为近年最热门的计算机视觉研究落地方向，与视频分析研究有着很紧密的关系。在真实的监控视频中，一个常见的需求就是要自动识别视频流中的异常事件，也就是异常事件检测任务（Anomaly detection)。 这个任务有许多的难点，比如 异常事件发生的频率很低，导致数据的收集和标注比较困难； 异常事件的稀少导致训练中的正样本远少于负样本； 在监控场景中，不管是通常（normaly）还是异常（a...
Tensorflow Test1
记录学习过程
05-27 810
import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState def test(): print("test start") #定义训练数据batch的大小 batch_size = 8 #定义神经网络参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],std...
光流法（Optical Flow）及OpenCV实现
cv小学dl三年级
10-16 5446
Optical Flow Optical flow 有两个假设： 亮度恒定：在相邻连续两帧中一个目标的像素强度不会变化。 空间一致性：周围像素有类似运行。 时间规律：相邻帧时间足够短，以至于在考虑运行变化时可以忽略它们之间的差异。 假设在第一帧中像素 I(x,y,t)I(x,y,t)I(x,y,t)，dtdtdt时间后，在下一帧中它运动了 (dx,dy)(dx, dy)(dx,dy)。因为像素...
光流 | OpenCV3实现LK Optical Flow（代码类）
尘世冰封的专栏
12-12 2424
github：https://github.com/MichaelBeechan 优快云：https://blog.youkuaiyun.com/u011344545 =============================================================== * File: opticalFlow.cpp * Brief: lk光流法做运动目标检测 #include...
【人脸识别】光流法 Optical Flow算法在人脸防伪中的应用
NopDes1re的专栏
06-04 4486
1.本文简介：（原文PDF链接http://pan.baidu.com/s/1c0g0iQW） 学习本PDF后的一点总结。文章主要讲解了在人脸识别中的照片防伪技术，如何区分含有人脸的二维图片和三维真实人脸图是本文的主要工作。 实际应用举例：假冒者拿着你的照片来做人脸测试，意图通过识别程序，本文就是利用光流场来排除这样的伪造。 2.关键词： Optical FLow：光流场或光流动方向，趋势
Optical Flow学习心得
Jpday的专栏
12-02 7201
怎么通过上一帧(下一帧)图像+光流场合成下一帧(上一帧)图像 I(x,y,t)=I(x+u,y+v,t+1)：从t+1帧图像通过optical flow生成的u，v合成第t帧图像 I(x+u,y+v,t)=I(x,y,t+1)：从第t帧图像通过optical flow生成的u，v合成第t+1帧图像 *解析： 1.可以转换种思想，因为最终合成或生成的图像的坐标系必须是x,y的图像，所以只有图像
python 图像刚性变换_OpenCV，Python：在拼接图像时消除最终的缩小
weixin_32424555的博客
12-30 366
Thanks in large part to some great answers on stackoverflow (here, here, and here) I've been having some pretty good success in aligning images. There is one issue, though, as you can see below. As I ...
optical flow
09-17
光流（optical flow）是指在图像序列中基于亮度变化来估计相邻两帧之间的像素位移的技术。 光流的概念源自于视觉感知中，当人的眼睛观察周围环境时，会通过感知连续帧之间的物体运动来理解世界的运动和变化。类似地，光流技术通过计算图像中的亮度变化来推测物体的运动信息。 在计算机视觉中，光流主要用于运动估计和场景理解等任务。通过光流技术，可以获取到图像中每个像素在两帧之间的位移向量，进而可以计算出图像中的物体运动速度和方向。 光流算法通常基于亮度连续假设，即相邻帧之间的像素具有相同的亮度值。根据这一假设，光流算法通过最小化亮度差异来计算像素的位移。常见的光流算法包括基于区域的光流算法和基于点的光流算法。基于区域的光流算法通过对图像区域进行分析来估计光流，而基于点的光流算法则是通过对特定像素或特征点进行跟踪来计算光流。 光流在计算机视觉中具有广泛的应用。例如，光流可以用于运动跟踪和目标检测，通过计算像素位移来追踪物体的运动轨迹。此外，光流还可以用于图像稳定和视频压缩等领域，通过对运动细节的建模来优化图像和视频处理的效果。 总之，光流是一种基于像素亮度变化的位移估计技术，可以用于计算机视觉中的各种任务，如运动估计、目标跟踪和图像稳定等。
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