文档:作业--运动目标分割(使用光流法)

本文介绍了一种基于horn_schunk算法和分层金字塔L-K光流算法的视频特征检测与光流场计算方法,包括特征点检测、光流矢量归一化和灰度化处理,以及通过形态学滤波法进行区域分割和颜色标记。

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

     初步设计框架:

1、读入一组分帧图像序列或(扩展成直接读入视频),保存

2、拿到第一帧,使用horn_schunk算法检测当前帧上的特征点,保存

3、读入下一帧,使用分层金字塔L-K光流算法。

    1)首先是分层在图像的不同分辨率下,随机的取样点在一定大小的领域内搜索和上一帧的特征点匹配的点,作为当前帧特征点,找到的设一数组保存当前特征点位置。循环直到规定的分解层数

    2)取相邻两帧检测到的对应特征点,有位置作矢量线,得到当前相邻两帧的光流场

4、光流矢量归一灰度化,数值保存在相应特征点。由形态学滤波法进行区域分割,每个目标涂上不同的颜色。

5、保留第二帧作为下一循环的第一帧,读入下一帧,循环。

转载于:https://www.cnblogs.com/SevenTien/archive/2013/01/01/2841541.html

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