光流是人类为了建模像素运动而定义的。光流是描述运动的一种载体或者说表现方式。
使用光流可以应用在很多任务上，比如跟踪等很多视觉任务，但本文的重点是光流应用在两帧（或多帧）图像上并如何通过已知光流去还原图像（或者说重构）。
首先先看一下光流的可视化形式。
上两张图为ref参考图和alt当前帧，重点观察人物的腿部运动。
上图为
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2024-01-05 16:58:54
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本文将详细说明光流法是如何进行多帧融合的，或者说两张图片对齐的。首先两张图片，前提是灰度相同，或者说亮度相同。如图所示，假设俩小人除了位置发生变化，其他肢体动作等都完全相同。小人在左边的图定义为L图，在右边定义为R图。 我们使用稠密光流去解决问题，稠密光流：calcOpticalFlowFarneback prev：前一帧图像next： 后一帧图像flow： 输出的光流矩阵。矩
# 使用光流法进行插帧的 Python 实现教程
在计算机视觉中，光流法是一种通过分析两个图像间像素移动来估计物体运动的方法。在视频插帧中，光流法可以帮助我们生成新帧，使得视频播放更加流畅。本文将引导你使用光流法完成插帧的任务。整件事情的流程如下：
## 流程概述
以下是实现光流法插帧的步骤概述：
| 步骤 | 描述
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在序列图像中检测出
这个工具可以对视频进行截帧，并计算光流保存到本地，使用了GPU编译的OpenCV，所以提取速度很快，后续可以用于行为动作识别中，例如two-stream网络、TSN等。1、简单介绍官方提供的安装方式很简单，如下，编译后就可以了，但往往不尽如人意，每次编译都会遇到各种各样的问题，因此，本篇博客记录过程中遇到的问题以及解决方案。2、预备工作首先，denseflow的readme一开始就说了，有一个依赖
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2023-12-28 13:53:10
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Deep Feature Flow for Video RecognitionMotivation传统的视频识别一般以下做法 1. 一帧一帧做: 太慢了,相邻帧其实很接近重复地提特征浪费时间 2. 复用上一帧在网络中某些计算量较大层的中间特征,然后把这些特征送到后面计算量较少的部分重新算得到最终的特征,快了一些但是精度损失严重，这有一篇先驱的文章Clockwork Convnets for V
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它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。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法；（2
# 光流法补帧：原理与实现
光流法（Optical Flow）是一种用于估算图像序列中像素运动的技术。在视频处理和计算机视觉中，光流法常用于补帧（Frame Interpolation），即在两帧图像间生成新帧。这种技术可以提高视频的流畅度，具有广泛的应用前景。
## 光流法的基本原理
光流法基于一个假设：在很短的时间内，物体的运动是连续的，因此相邻帧间的像素强度变化可以通过运动向量表示。运
# 深度学习中的光流与补帧技术
在计算机视觉的领域，光流（Optical Flow）和补帧（Frame Interpolation）是两个重要的技术。它们主要用于视频处理，尤其是在运动物体的跟踪、视频增强和生成新帧方面。现代深度学习方法在这些任务中表现出了卓越的性能。
## 光流
光流是一种用于估计相邻帧之间运动的重要技术。简单来说，光流描述了图像中各个像素在时间上的运动。常用的方法包括经典
# Python插帧补帧DAIN的科普
随着数字视频技术的发展，视频内容的需求不断增长。尤其是在动态场景中，流畅性和连贯性越来越受到重视。为了改善视频的流畅性，我们常常需要进行插帧或补帧处理。本文将介绍Python中一种流行的插帧补帧技术——DAIN（Depth-Aware Video Frame Interpolation），并通过实际代码示例来帮助你理解该技术的原理和实现。
## 什么是D
# 如何实现Python帧插法
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
Frame插法 -->|打开图片| 读入图片
Frame插法 -->|确定插值方法| 选择插值方法
Frame插法 -->|创建新尺寸| 设置新的图片尺寸
Frame插法 -->|插值处理| 进行插值处理
Frame插法 -->|保存新图片| 保存处理后的图片
# RAFT光流估计视频序列帧Python实现
## 概述
在本文章中，我将教会你如何使用Python实现RAFT光流估计算法来处理视频序列帧。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. 理解光流估计和RAFT算法的概念；
2. 准备开发环境和所需的库；
3. 实现光流估计的核心算法；
4. 用视频序列帧测试算法的效果。
下面是我们将要完成的流程和对应的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-08-23 09:59:56
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光流Optical Flow介绍与OpenCV实现从本质上说，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。这个运动就是光流。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
基本概念 医学图像的定量分析主要包含三部分：形态几何特征参数，区域几何特征参数以及光密度参数。 在形态学实验结果中，表达反应强度或者物质含量的测量参数有光密度（Opticaldensity，OD）、吸光度（absorbency,A）和灰度（Grey level, GL）等，光密度又可以引申出平均光密度（average optical density, AOD）和积分光密度(integra
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2023-11-27 10:20:04
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opencv 稀疏光流 稠密光流demo: 参看、学习文档： OpenCV学习笔记（七）Lucas-Kanade光流跟踪点的选择 http://blog.sina.com.cn/s/blog_674f0d390100i7bx.html OpenCV之光流法跟踪运动目标 光流 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
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2023-12-22 21:21:50
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目标在本章，我们将理解光流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()光流光流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。光流在各个领域有着广泛的应用，比如
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2023-12-05 16:03:13
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简介 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。这个运动就是光
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2023-09-27 13:50:47
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EMA-VFI 针对视频插帧任务的特点，提出了利用帧间注意力机制来同时提取运动和外观信息，并采用了 CNN 和 Transformer 混合结构设计进行插帧性能和计算负载之间的 trade-off。在固定时间步插帧和任意时间步插帧两个子任务的多个 benchmark 里，EMA-VFI 都取得了最好的性能。同时和之前的 SOTA 方法相比，EMA-VFI 的运行时间和占用内存都有明显的减少。论文标
之前我们讨论过LK算法，其本质来讲属于稀疏光流算法，我们在OpenCV中所用的函数为：calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），它由Gunnar Farneback 所提出。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+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
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2023-07-06 13:50:57
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光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动。它显示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。光流在很多领域有应用：·从移动构建·视频压缩·视频稳定光流在很多假设下有效：1.物体像素强度在连续帧之间不变化1.邻居像素有相似运动考虑第一帧里的一个像素I(x,y,t)（检查新的维度，时间，
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2023-08-25 20:00:43
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