OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例（附完整代码C/C++）

最新推荐文章于 2024-10-25 12:33:58 发布
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文章标签： opencv c语言 c++ C/C++
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本文介绍了如何使用OpenCV中的DIS光流算法，提供了一个C/C++代码示例，展示了如何读取视频、计算光流并进行处理。通过此示例，读者可以了解如何在实际项目中应用光流算法。

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OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例（附完整代码C/C++）

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，其中包含了许多用于处理图像和视频的功能。其中之一是光流（Optical Flow）算法，光流算法可以估计图像序列中像素的运动。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV中的DIS（Dense Inverse Search）光流算法，并提供相应的C/C++代码示例。

首先，我们需要安装OpenCV库并配置编译环境。可以从OpenCV官方网站下载最新版本的库，并按照官方文档的指导进行安装。安装完成后，我们可以开始编写使用DIS光流算法的代码。

下面是一个使用DIS光流算法的简单示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(
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OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例(附完整代码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-26 1253
OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例 OpenCV DIS光流OpticalFlow的实例 #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/video.hpp" using namespace s
OpenCV 中的 DIS 光流算法实例
Orion_O的博客
08-23 541
具体地，利用 DIS 光流算法估计光流时，需要先将两张图像进行灰度化处理，并计算出它们之间的梯度场。然后对当前像素周围的像素点进行采样，得到一组采样点，这些采样点都位于当前像素周围的邻域内。接着，计算采样点与目标图像中的对应点之间的相似度，得到一个相似度矩阵，最终求解出当前像素的运动向量。本文主要介绍 OpenCV 中的 DIS 光流算法实例，包括算法原理、使用步骤和完整代码。DIS 光流算法是一种基于密集采样的光流估计算法，对于比较稠密的场景下的跟踪效果较好。OpenCV 中的 DIS 光流算法实例。
【opencv】示例-dis_opticalflow.cpp 视频中光流的计算与可视化
cxyhjl的博客
04-08 876
该代码主要实现的功能是视频中光流的计算与可视化。首先使用OpenCV的VideoCapture对象打开视频文件，并每帧提取视频帧。接着，对连续两帧图像使用Dense Optical Flow，这里使用了DIS (Dense Inverse Search)算法来计算它们之间的光流向量。计算得到的光流向量分解为x和y分量，并转换为极坐标表示的大小和角度。这些信息通过归一化并映射到HSV色彩空间来对光流...
DIS 光流详解
热门推荐
xiechaoyi123的博客
06-18 1万+
DIS光流文章：Fast Optical Flow using Dense Inverse Search 由Till Kroeger等人在2016年提出的。 目的：实现快速的稠密光流算法； 亲测数据：2000*1000彩色图像 CPU版本20ms左右，1000*1000彩色图像CPU版本10ms左右（最快的版本） 电脑配置： 调用程序如下： cv::Ptr<DenseOptica...
玩转OpenCV 4.0（一）：调用Dis光流算法示例
weixin_43922139的博客
12-04 5298
玩转OpenCV 4.0（一）：调用Dis光流算法示例调用DIS光流的源码如下：对应CMakelists如下： 调用DIS光流的源码如下： #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/video.hpp" #in...
OpenCV密集光流算法实例 - C/C++
TechNovaX的博客
09-05 185
光流算法是计算机视觉领域中常用的一种技术，用于估计图像序列中的物体在连续帧之间的运动。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多光流算法的实现。在本文中，我们将使用OpenCV中的密集光流算法来实现运动估计，并提供相应的C/C++源代码。接下来，我们将展示如何使用OpenCV进行密集光流计算。这是一个简单的使用OpenCV中密集光流算法的示例。接下来，我们将光流可视化为彩色图像，并在原始图像上叠加显示。然后，我们将每一帧转换为灰度图像，并使用。在完成所有处理后，我们释放视频资源，并关闭显示窗口。
OpenCV视觉分析之目标跟踪(1)计算密集光流的类DISOpticalFlow的介绍
jndingxin的专栏
10-25 1090
cv::DISOpticalFlow 是 OpenCV 中用于计算密集光流（Dense Optical Flow）的一种方法，它基于半相关（displaced-phase correlation）技术。该方法特别适用于实时应用，因为它提供了较高的精度并且计算效率较高。
使用c++ 调用OpenCV库实现多装甲板识别
Jack_Sparrow33的博客
01-08 1802
利用opencv实现简单的多装甲板识别
使用c++推理yolov8的图像分割模型
sdhdsf132452的博客
08-21 457
【代码】使用c++推理yolov8的图像分割模型。
OpenCV4中DIS光流算法与应用
小白学视觉
07-02 3051
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达OpenCV4中新光流算法 - DIS光流OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，D...
OpenCV 4.0中的光流算法——使用Dis运动检测技术实现精准目标追踪
.
03-30 1116
在本文中，我们将重点介绍Dis光流算法，并通过实际代码演示，展现如何使用Dis运动检测技术实现精准的目标追踪。通过上述代码，我们可以看到Dis光流算法的应用场景——在运动检测领域，该算法可以通过计算两帧图像之间的光流来判断目标是否发生运动，并实现针对目标的追踪和定位。在Dis光流算法中，主要使用了calcOpticalFlowFarneback函数，该函数可以直接计算两帧图像之间的光流。该算法的主要思想是利用邻域像素间的强度差异来反映运动信息，从而计算像素点在图像中的运动距离和方向。
qt+opencv 实现光流检测
Y_Y_Z
12-02 1209
最近用QT + OPENCV 实现了光流检测
OpenCV 中的光流 (C++/Python)
DT程序员的博客
08-09 1441
本文将了解计算视频或帧序列中光流的各种算法。我们将讨论稀疏和密集光流算法的相关理论和OpenCV中的实现。并提供 C++ 和 Python 代码
INDEMIND带你玩转OpenCV4.0（一）：DIS光流算法解析
weixin_43922139的博客
12-06 9256
文章目录一．OpencCV 4.0 新特性介绍首先是OpenCV完全支持了C++ 11DNN（深度神经网络）模块是目前OpenCV更新最重要的模块G-API 为算法的硬件优化加速提供计算图支持Objdetect新增 QR 码的检测和解码实现了流行的 Kinect Fusion 算法非常高效且高质量的 DIS 密集光流算法已经从 opencv_contrib 转移到 opencv/video 模块二...
【C++ OpenCV】图像金字塔中计算Lucas-Kanande光流算法
Feeryman_Lee的博客
12-27 746
角点检测 图像金字塔中计算Lucas-Kanande光流算法
稀疏光流python_opencv3/Python 稠密光流calcOpticalFlowFarneback详解
weixin_39627052的博客
11-28 399
光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进...
opencv3/C++光流点追踪
akadiao的博客
12-25 5661
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//光流跟踪 Mat frame, gray, pr_frame, pr_gray; std::vector<Point2f> inPoints; std::vector<Point2f> fpts[2]; void trackFeature();int main() { VideoCapture
【OpenCV C++】光流法进行运动目标检测
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
03-22 3495
OpenCV C++光流法进行运动目标检测什么是光流程序说明代码运行效果 什么是光流 光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。 光流法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对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。 通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。 换言之：光流用来指定时变图像中运动模式的运动速度，因为当物体在运动时，在图像上对应点的亮度模式也在运动。这种图像亮度模式的表
Opencv distrans demo学习及讲解
与贰的博客
05-01 412
前两天干活，用到了OpenCV中自带的distrans这个demo，我在这里简单的就我自己的使用经历讲解一下在使用distrans画两点中线问题中的使用。这个demo可以在opencv249\opencv\sources\samples\cpp这个路径下面找到，你把他加入到你的工程里面去，就可以运行了，在工程中涉及的图片你也可以在刚才所讲的文件夹里面看到，在运行例子程序的时候，你也许会被它里面各种...
opencv 4.10
最新发布
02-12
### OpenCV 4.10 版本概览 #### 获取安装指南 对于希望获取并安装 OpenCV 4.10 的开发者而言，官方提供了详细的安装指导文档。通过访问特定的项目地址可以找到 `opencv4.10安装包-百度网盘地址.txt` 文件，该文件包含了必要的下载链接[^1]。 #### 新特性介绍 OpenCV 4.10 继承了自 4.0 开始引入的一系列改进，并进一步增强了性能和支持的功能集： - **编程语言支持**：此版本继续作为 C++ 11 库存在，这意味着需要使用兼容 C++ 11 标准的编译环境来构建应用程序。 - **CMake 要求**：为了配置和生成构建系统，至少应采用 CMake 3.5.1 或更高版本。 - **API 变更**：旧版的一些 C API 已被移除，取而代之的是更加现代化且高效的 C++ 接口；特别是用于序列化操作的部分，在 XML, YAML 和 JSON 数据交换方面得到了全面重写。 - **新增模块 G-API**：这是一个专注于高性能图像处理管道设计的新组件，能够显著提高复杂视觉任务执行效率。 - **深度神经网络 (DNN) 支持增强**：集成来自 Intel 的 OpenVINO™ Deep Learning Deployment Toolkit 技术，使得 DNN 模块不仅限于 TensorFlow 和 Caffe 模型的支持，还扩展到了 ONNX 格式的模型上，并加入了 Vulkan 后端以加速 GPU 上的操作。 - **其他更新**：包括但不限于 Kinect Fusion 算法优化、QR 码识别能力加强以及 DIS 密集光流算法迁移至核心视频处理部分等重要变化[^3]. ```cpp // 示例代码展示如何初始化一个简单的Mat对象 #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image; image = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if(image.empty()){ std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Display window", image); // 显示图片 int k = cv::waitKey(0); // 等待按键事件 return 0; } ``` #### 使用教程推荐 虽然具体的中文教程可能较为稀缺，但是可以通过阅读英文官方文档获得最权威的学习资料。此外，社区贡献者们也在不断分享自己的经验和见解，比如 GitHub 上有许多开源项目都涉及到 OpenCV 的应用实例，这些都是非常好的学习资源。
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