Lucas-Kanade光流法文章

最新推荐文章于 2025-12-21 15:46:06 发布
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原文链接：http://andrewd.ces.clemson.edu/courses/cpsc482/papers/LK81_stereoRegistration.pdf
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#算法

这篇博客介绍了Clemson大学Andrew D.的一篇关于立体视觉注册技术的论文，探讨了在无广告的免费资源中如何获取和理解高级的计算机视觉技术。论文详细解析了立体匹配和相机参数估计的过程，适合深度学习和图像处理领域的研究者。
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光流 | 近十年光流参考文献总结
尘世冰封的专栏
11-27 7005
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主优快云：https://blog.youkuaiyun.com/u011344545 [1]Bruhn A, Weickert J, Kohlberger T, et al. A Multigrid Platform for Real-Time Motion Computation with Discontinuit...
CVPR 2020 论文大盘点-光流篇
OpenCV中文网
10-25 1172
前几天52CV曾经发布了一篇来自旷视研究员的光流技术相关的文章：光流估计网络调研，引起了大家的广泛关注，光流估计（Optical Flowestimation）在视频理解、动作识别、目...
光流法文章汇总
Bruce_0712的博客
09-16 1428
光流，定义为视频图像中的同一对象移动到下一帧的移动量。移动可能是由相机移动或者物体移动引起的。光流估计通常分为稀疏光流估计和稠密光流估计。稀疏光流估计是指在图像中选取了一些特征点进行光流估计和跟踪，而稠密光流估计则是要描述图像中每一个像素点的光流。以下先通过介绍传统 Lucas-Kanade 算法引入光流估计的重要假设，接着介绍了三个系列的稠密光流估计神经网络。 Lucas-Kanade 算法 稀疏光流的经典算法是 Lucas-Kanade 算法。这个算法对光流进行了两个重要假设，这两个假设之后被大多数
Lucas-Kanade光流法
qq_62784677的博客
04-19 858
光流方向提供了丰富的运动信息，这些信息在许多领域都有重要的应用价值。通过分析光流方向，可以实现目标跟踪、运动分析、视频稳定、三维重建、机器人导航、增强现实、图像分割、视频摘要、医学图像分析和动画制作等功能。光流方向不仅帮助我们理解图像序列中的动态变化，还为许多实际应用提供了强大的技术支持。
运动跟踪——Lucas-Kanade光流
k42946的博客
03-01 1070
  前面的文章我们介绍了使用特征点估计相机运动的方法。尽管其在视觉里程计中占据主流地位，但它至少有以下缺点：  因此我们通过使用光流法跟踪特征点的运动，替代特征点的匹配。光流法的计算时间要优于特征点匹配。   计算部分像素运动的称为稀疏光流，计算所有像素的称为稠密光流。稀疏光流以Lucas-Kanade光流为代表，并可以在SLAM中用于跟踪特征点位置。稠密光流以Horn-Schunck光流为代表。文章以LK光流为例进行介绍。Lucas-Kanade（LK）光流法是一种基于亮度恒定假设和局部运动一致性假设的稀
Lucas-Kanade光流法详解
m0_66890670的博客
01-04 1923
LK光流法介绍
金字塔 Lucas-Kanade 光流法算法原理和C++代码实现
qq_36812406的博客
05-14 1262
图像在很短时间内灰度保持不变（亮度恒常）；相邻帧之间点的运动较小；某个像素邻域内的运动是一致的（即：局部一致性）。亮度一致性假设公式IxytIxuyvt1IxytIxuyvt1对该式在xyt(x, y, t)xytIxuIyvIt0Ix​uIy​vIt​0IxIyI_x, I_yIx​Iy​：图像的一阶空间梯度；ItI_tIt​：时间梯度；uvu, vuv。
深入探讨：Lucas-Kanade 光流法及其应用
weixin_43607107的博客
02-24 526
通过在局部窗口内对上述方程进行求解，可以得到每个像素的光流矢量。这种方法假设在局部区域内，光流是常数，因此适用于小范围内的运动估计。Lucas-Kanade 光流法是一种高效且准确的运动估计方法，广泛应用于计算机视觉的各个领域。通过 OpenCV 的实现，我们可以方便地在实际项目中应用光流法，进行目标跟踪、运动分析等任务。例如，在目标跟踪中，光流法可以帮助我们实时监测物体的位置变化，进而进行预测和控制。是一种经典且广泛应用的方法，因其高效性和准确性而备受青睐。函数，用于计算稀疏光流。OpenCV 提供了。
计算机视觉——OpenCV实现Lucas-Kanade 光流追踪
知来者逆的博客
05-11 2098
光流法是计算机视觉中用于估计图像序列中物体运动的关键技术。它类似于观察夜空中的彗星，通过其在天空中的运动轨迹来追踪它的路径。在图像处理中，光流帮助我们理解像素点如何在连续的帧之间移动。
Farneback 光流法与 Lucas-Kanade 光流法：对比与分析
weixin_43607107的博客
02-26 3298
光流（Optical Flow）是计算机视觉中用于估计图像序列中像素运动的重要技术。Farneback 光流法和 Lucas-Kanade 光流法是两种经典的光流算法，分别代表了稠密光流和稀疏光流的典型方法。本文将对这两种算法进行对比，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。
精选资源
Lucas-Kanade-Tracker-master_光流法实现视频图像追踪_
10-01
在Lucas-Kanade光流法中，关键步骤包括： 1. **特征检测**：首先，需要在连续的两帧图像中检测出稳定的特征点。这些点通常具有显著的灰度变化，如角点、边缘等。在实际应用中，可以使用SIFT、SURF或ORB等特征检测器...
精选资源
迭代金字塔 LK 光流：Lucas-Kanade 光流计算的实现。-matlab开发
06-01
Lucas-Kanade（LK）光流法是最早且最著名的光流算法之一，由Bruce Lucas和Takeo Kanade于1981年提出。这个算法基于小波运动假设，即邻近像素共享相同的运动。在本项目中，我们将深入探讨如何使用MATLAB来实现迭代...
MATLAB实现基于Lucas-Kanade光流法的动态目标检测与分割系统
11-16
利用MATLAB实现基于Lucas-Kanade光流法的动态目标检测与分割系统，不仅能够为相关领域的研究提供强有力的工具，而且能够为实际应用中的问题提供有效的解决方案。随着技术的不断发展，未来该系统还将在算法优化、实时...
用于 3D 图像的 Lucas-Kanade 光流法的实现Matlab代码.rar
01-09
在本压缩包中提供的Matlab代码，是针对3D图像进行Lucas-Kanade光流法的实现。对于初学者或是需要进行相关研究的人员来说，这份代码提供了极大的便利，因为它不仅包含了基本的算法实现，而且还附带了参数化编程的特性...
采用金字塔法的 Lucas-Kanade 光流法实现三维图像Matlab代码.rar
01-23
本文档是一份关于采用金字塔法的Lucas-Kanade光流法实现三维图像处理的Matlab程序代码，适用于不同版本的Matlab软件。其中，Matlab版本为2014、2019a及2024a，意味着代码具有较好的版本兼容性。用户在使用时需要注意...
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
qq_62235017的博客
12-18 1010
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
【算法笔记】AC自动机
u012559967的专栏
12-19 730
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
Leetcode 79 最佳观光组合
im_AMBER的博客
12-17 591
每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
力扣刷题笔记-组合总和
最新发布
qq_42622072的博客
12-21 669
比如candidates = [2,3,6,7], target = 7的时候，第一次先选一个数2，把2加入到path中，这时还没有达到target的值，可以再选一个数，这时还是可以按顺序选[2,3,6,7]中的所有数，做循环尝试，可以就再选2试试，这时path中已经有[2，2]了，和还是没达到target，还可以继续加数，再加一个2试试，最后发现[2，2，2]后面再加数已经不行了，加任何数都走不通了，那么就会把最后加进去的那个 2 踢掉，回到 [2, 2] ，然后在这一层尝试别的选择。
算法基础（背包问题）-完全背包
2401_87986548的博客
12-20 865
本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。
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