光流算法 opencv_51CTO博客
optical flow () 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。法就是通过检测图像像素点的强度随时间的变化进而推断出物体的的方法。今天主要介绍opencv中计算接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用,以及如果已知当前帧和预测,我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。cv2.calcOpticalFlowF
简介:在计算机视觉中,Lucas–Kanade算法是一种两帧差分的估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。的概念:(Optical flow or optic flow) 它是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛、摄像头等)和背景之间形成的明显移动。技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补
转载 2023-09-06 10:32:30
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一、聚类算法简介1 认识聚类算法使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同1.1 聚类算法在现实中的应用用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段1.2 聚类算法的概念聚类算法: 一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中
之前我们讨论过LK算法,其本质来讲属于稀疏算法,我们在OpenCV中所用的函数为:calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密算法(即图像上所有像素点的都计算出来),它由Gunnar Farneback 所提出。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.方法计算在t和 t+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
  回望传统估计方法近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的估计技术已成为研究领域的热点与主战场。然而,当前很多刚接触算法研究的同学直接从深度学习方法开始,大跃进式的迈过了传统估计理论与方法。虽然,这并不影响他们产出高质量的研究成果,但是,对传统估计方法原理和理论还是有必要进行一定程度的学习。基于此,本文将主要从以下四个方面介绍传统估计方
如题,本篇论文是通过法,以CNN网络,对deepfake的视频进行检测真伪,deepfake相关介绍点击这里 这篇文章使用如下结构 文章提出,要fake视频和origin视频的差异在于,一个是计算机合成,一个是摄像机拍摄而成,而光可以利用这种差异,在场中进行体现方法如下:对于t时间的帧 f(t),提取forward flowOF(f(t),f(t+1))用的CNN模型是PWC-Net
1981年,Horn和Schunck创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入约束方程,得到计算的基本算法。人们基于不同的理论基础提出各种计算方法,算法性能各有不同。Barron等人对多种计算技术进行了总结,按照理论基础与数学方法的区别把它们分成四种:基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。近年来神经动力学方法也颇受学者重视。   &nbsp
转载 2023-09-18 06:31:13
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原文代码运行时会报错,下面代码直接拷贝的原文代码,如果报错,只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream>
在这篇文章中,我们将学习在视频或帧序列中计算的各种算法。我们将讨论稀疏和密集算法的相关理论和在OpenCV中的实现。1.什么是?是一个视频中两个连续帧之间的逐像素运动估计任务。基本上,任务意味着计算像素的移动向量作为物体在两个相邻图像之间的位移差。的主要思想是估计物体运动或摄像机运动引起的物体的位移矢量。2.理论基础让我们假设我们有一个灰度图像。我们定义函数,其中x,y为像
转载 2023-10-11 14:20:28
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魏老师学生——Cecil:学习OpenCV-机器视觉之旅 Lucas-Kanade法OpenCV中的Lucas-Kanade代码演示OpenCV中的稠密代码演示 Aim:学习概念和Lucas-Kanade法;使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK( ) 对图像中的特征点进行跟踪。 概念:由于目标对象或摄像机移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。是2D向
转载 2023-11-25 21:33:28
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稀疏跟踪(KLT)详解在视频移动对象跟踪中,稀疏跟踪是一种经典的对象跟踪算法,可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向,是一种简单、实时高效的跟踪算法,这个算法最早是有Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的,所以又被称为KLT。KLT算法工作有三个假设前提条件:亮度恒定短距离移动空间一致性亮度恒定对象中任意像素点p(x,y)亮度值,在t-1时候的值,在t
OpenCV中KLT稀疏算法与FB稠密算法都是十年前的算法,没有反应出算法的最新进展,这个跟OpenCV其它模块相比,算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS算法包含到正式的发布版中。相对于FB基于多项式实现移动估算,DIS采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算,不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法
因为在理解LKopencv源码的过程中,没有找到相关的资料,因此将自己理解的过程及思考贴出来,希望可以记录并便于大家查阅,如果大家对代码有不同的理解或想法,欢迎评论讨论~opencv--LK算法--源码解析LK算法由Jean - Yves Bouguet提出,该算法是基于亮度恒定、时间连续、空间具有一致性的前提下,提出的一种基于特征点的追踪算法。该算法是将求两帧间特征点的最小误差值应用
转载 2023-10-31 18:11:46
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OpenCV中CalcOpticalFlowFarneback函数函数简介CalcOpticalFlowFarneback()函数是利用用Gunnar Farneback的算法计算全局性的稠密算法(即图像上所有像素点的都计算出来),由于要计算图像上所有点的,故计算耗时,速度慢。它的核心思想主要源于”Two-Frame Motion Estimation Based on Polynom
一.基本概念的概念是Gibson于1950年提出的。所谓是指图像中模式运动的速度,场是一种二维(2D)瞬时速度场,其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。法是把检测区域的图像变为速度的矢量场,每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。因此,场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息,通过对速度场(场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。思路:
Optical Flow介绍与OpenCV实现从本质上说,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,也没有绝对的运动)。例如,当你坐在火车上,然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等,他们都在往后退。这个运动就是。而且,我们都会发现,他们的运动速度居然不一样?这就给我们提供了一个挺有意思的信息:通过不同目标的运动速度判断它们与我们的距离。一些比较
opencv 稀疏 稠密demo: 参看、学习文档: OpenCV学习笔记(七)Lucas-Kanade跟踪点的选择 http://blog.sina.com.cn/s/blog_674f0d390100i7bx.html OpenCV之光法跟踪运动目标 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,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
转载 2023-12-22 21:21:50
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目标在本章,我们将理解的概念然后用卢卡斯-卡纳德的方法估算它。我们将使用这些函数,如 cv.calcOpticalFlowPyrLK()流光是图像对象在两个连续帧之间的表观运动模式,它是由对象或者是摄像头移动引起的。它是一个 2D 向量场,每个向量都是一个位移向量,表示了点从第一帧到第二帧的移动。它显示出一个球在连续5帧中的运动。这个箭头表示它的位移向量。流在各个领域有着广泛的应用,比如
简介        (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,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,也没有绝对的运动)。例如,当你坐在火车上,然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等,他们都在往后退。这个运动就是
转载 2023-09-27 13:50:47
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概念定义是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式,它是2D矢量场,其中每个矢量是位移矢量,表示从第一帧到第二帧的点的移动。根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。使用光的前提亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情
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