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，DIS光流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。
FGVC 的作者是一位 90 后北京小伙，目前在弗吉尼亚理工大学计算机工程专业就读博士三年级，师从华人教授 Jia-Bin Huang。
图像分割技术，现如今已经有非常广泛的应用，比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等；还有一些专业领域的应用，比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
光流法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。 简单来说，光流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”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
MMEditing 是面向底层视觉任务的工具包，属于 OpenMMLab 开源算法体系。近期，我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向：视频插帧。本文将简要介绍视频插帧的技术原理，并带大家使用 MMEditing 实现一个视频插帧的 Demo。
本博客将重点关注光流，这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
本文介绍了如何通过修改配置选项和光流计算来改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。首先，需要确保硬件满足要求，并关闭所有相机的自动颜色校正、自动曝光等功能。然后，使用专用的颜色板和可控的光照环境进行拍摄，并建立颜色校正矩阵。最后，在计算光流时，选择高分辨率和合适的光照强度。通过这些方法，可以显著改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。
VPI是VISION PROGRAMING INTERFACE的缩写，即视觉编程接口，是NVIDIA 用于高性能计算机视觉处理的下一代 API
在这一篇文章中,我们使用OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK()函数来实现,是基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。
DroneKit-Python是一个用于控制无人机的Python库。DroneKit提供了用于控制无人机的API，其代码独立于飞控，单独运行在机载电脑（Companion Computer）或其他设备之上，通过串口或无线的方式经MAVLink协议与飞控板通信。除了DroneKit-Python以外，还有DroneKit-Android以及DroneKit-Cloud的API供不同的开发者使用。
这篇博客将介绍光流的概念以及如何使用 Lucas-Kanade 方法估计光流，并演示如何使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 来跟踪视频中的特征点。
视频的帧率已经远远赶不上人民群众的需求了，所以有不少人都在研究如何把普通视频变成高帧率视频。
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务，其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性，光流作为后面高级视觉处理的输入，对其准确度、实时性都有着极高的要求，光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频，人们对视频的研究和应用的关注不断增强。光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。本文首先介绍了什么是视频光流估计；再介绍光流估计的算法原理，包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2；最后，介绍了视频光流估计的若干应用。希望对光流估计的算法和应用有个较为全面的介绍。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。
光流（Optical Flow），字面理解为“光的流动”，更准确的说法为：时变图像上的二维运动场，是视频数据的重要视觉线索，在动作识别、视频理解、视频分割、目标跟踪以及全景拼接等领域，都有广泛应用。
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 在视频行为识别（action recognition）方向，目前最常见的网络框架有两类，一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络，另一类即是将图像以及光流（optical flow）分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法，本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果，
RAFT：All pairs correlation + recurrent refinement
对Core模块大量像素级别的操作函数与Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度又有提升
像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。
视频制作者往往对于高帧率的视频画面有所追求，因为更高帧率的画面意味着在相同时间内能够播放更多帧画面，意味着视频观感更为流畅。 本篇就来尝试一个开源的自动补帧算法——RIFE。
不务正业预警 眼看着一个学期又告一段落，几个月来拢共还是没写几篇博客。不过手头上倒是还积累着不少资料值得一写，趁着新春得闲可以好好梳理梳理了。
IFRNet: Intermediate Feature Refine Network for Efficient Frame Interpolation
光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题，同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注，例如，运动估计、运动分割和行为识别。随着深度神经网络技术在计算机视觉领域中引发的技术变革，基于深度神经网络的光流预测算法应运而生。本文中，SIGAI将以FlowNet到FlowNet2.0的演变，来和大家一起领略基于CNN（卷积神经网络）的光流算法的诞生与发展。
optical flow （光流） 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。
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。
在之前的几篇关于OpenCV的文章中我集中介绍了OpenCV中比较常用的操作和函数.在我们基础的学习中,这些函数其实在图像进行预操作的过程中已经够用了.因此在之后的文章中,我们要继续深入使用OpenCV中的一些函数来去实现几个简单的实例.能够在学习的过程中获得满足感.
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
作者 黄志标：中国科学院大学硕士，京东AI与大数据部算法工程师。 擅长图像检索、深度学习领域。曾参与京东的上亿重图检测项目，目前主要负责京东全景主图、视频审核项目。 安山：山东大学机器人研究中心硕士，京东AI与大数据部资深算法工程师。 研究兴趣为大规模图像检索、计算机视觉。负责京东图像搜索引擎、知识产权保护、深度学习算法移动化。在计算机视觉领域获得2项发明专利授权，另有十余项专利申请。 据京东财报显示，京东集团第二季度净利润达9.765亿，年度活跃用户达2.583亿，订单完成量为5.912亿。扎实的用户基
作为计算机视觉三大顶会之一，备受瞩目的ECCV 2020（欧洲计算机视觉国际会议）最近公布了所有奖项。
想要了解什么是自监督注意力机制，我们可能需要先去了解什么是光流估计（optical flow estimation），以及它为何被人类和计算机视觉系统作为一种目标跟踪方法。
今天跟大家分享一篇 ICCV 2019 的文章An Internal Learning Approach to Video Inpainting，该文在CVPR 2018 非常有意思的论文 Deep Image Prior（DIP）的启发下，使用视频内部学习（Internal Learning）的方式，同时建模表观与光流，解决视频修补中不连续的情况。
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
动作识别的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，所以也可以叫做 Human Action Recognition。
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
本文介绍商汤科技在AAAI 2020 上的论文《Every Frame Counts: Joint Learning of VideoSegmentation and Optical Flow》，他们在这篇工作中提出了一种新的视频语义分割和光流联合学习算法。
来源 | Every Frame Counts: Joint Learning of Video Segmentation and Optical Flow
要想无人机能够稳定悬浮在空中，首先要能够实时的获取无人机的姿态和位移数据。姿态可以用IMU数据解算出来，而位移数据或者是位置数据就需要GPS、RTK、光流及测高模块等传感器提供。
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。
上期讲光流模块在无人机上的作用，本期主要讲的是基于串级PID控制算法介绍如何使用光流数据。
大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！ 简介： 对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。 从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。 光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。 此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。 为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。 首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类:结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。 对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。 最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。 定义： 流体运动估计技术在日常生活的众多领域发挥着重要作用,对从流体图像序列中提取的速度场进行分析,有助于更深入地了解复杂的流体运动并提取有用的信息。粒子图像测速( particle image velocimetry,PIV)(Adrian,1991)是一种广泛使用的流体运动估计技术。 其基于两个连续粒子图像之间局部空间性,通过搜索图像对的两个查询窗口之间互相关的最大值,获得查询窗口之间的位移矢量。 这种依赖于互相关函数的PIV 技术虽然能够简单有效地从图像序列间获取速度矢量场,但仍存在许多不足。 首先,其假设查询窗口内的位移矢量保持一致,这使得获取的速度场空间分辨率低,无法测量流场中的小尺度精细结构。 其次,PIV 技术主要用于粒子图像,无法可靠获取标量图像的速度矢量场。 最后,PIV技术缺乏物理解释,对图像序列进行运动估计时,平等地对待各种性质的运动物体。研究发现光流法非常适合流体运动估计( Li等,2015)。 与基于互相关的 PIV 技术相比,光流法可以获取更加密集的速度场,而且可以对标量图像进行运动估计而不仅限于粒子图像。 此外,与 PI技术相比,光流法更能适应各种物理约束。 基于光流法的流体运动技术是对 PIV 技术的良好补充。虽然现有的基于光流法的流体运动估计技术已经广泛用于各种流体测速场景,但仍存在计算耗时鲁棒性不足等问题。 本文从光流法的基本原理入手,根据光流法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。
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