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跟踪算法(一)法跟踪

本文目录: 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.法 三.opencv中的法函数 四.用类封装基于法的目标跟踪方法 五...很显然,基于特征点的目标跟踪算法和1),2)两个步骤有关。...这是基本法的假定(所有法变种都必须满足),用于得到法基本方程; (2)小运动,这个也必须满足,就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化,这样灰度才能对位置求偏导(换句话说,小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数...这是Lucas-Kanade法特有的假定,因为法基本方程约束只有一个,而要求x,y方向的速度,有两个未知变量。...Shi and C.

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流体运动估计算法研究

流体运动估计算法研究 大家好!我是苏州程序大白,今天讲讲流体运动估计算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢!!!...为了全面反映基于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。...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,并对未来基于法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。...本文从法的基本原理入手,根据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。...2、基于法的流体运动估计技术 自经典模型提出以来,不断进行研究和改进,以提升算法的精度、鲁棒性和时空分辨率等性能,更好地对流体图像序列进行运动估计。

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LK法_剪辑

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 [1]。 LK法有三个假设条件: 1....这是法的基本设定。所有法都必须满足。 2. 小运动: 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化,去求取灰度对位置的偏导数。所有法必须满足。 3....这是LK法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度,需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK算法原理的数学推导: 假设前一帧时间为t, 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...因此用到第三个假设:即空间一致性假设,LK算法是利用3×3窗口内的9个像素点建立9个方程。

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DeepFlow高效的匹配算法(下)

分 享 本周主要介绍一篇基于传统法而改进的实现快速的稠密算法。...第一篇DeepFlow高效的匹配算法(上)主要介绍算法的基础知识,以及理论推导。 第二篇将介绍改进的稠密算法匹配算法DeepFlow,并展示Demo效果。...大位移覆盖了运动不受限制且比物体尺寸更大的更真实情况。为了改善类似问题,正如上一篇文章所述,LK又增加了图像金字塔来针对处理大位移的的情况。而本文主要的是介绍一种,稠密算法。...DeepFlow可以说是DeepMatching算法的改进算法,将匹配算法与变分方法相结合,应用于的计算,是一种适应问题的描述子匹配算法,可以提高法在快速运动的表现。...3)计算稠密,输入稀疏场,当前层的每一个像素对应的等于所有包含该点的图像块对应的稀疏的加权求和 以下demo是集成在OpenCV4.0以上版本的DIS算法:(说明:将场转换到HSV

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DeepFlow高效的匹配算法(上)

本周主要介绍一篇基于传统法而改进的实现快速的稠密算法。...第一篇主要介绍算法的基础知识,以及理论推导。 第二篇将介绍改进的稠密算法匹配算法DeepFlow,并展示windows下OpenCV中集成代码和在linux下源码的运行效果。...LK大揭秘 算法基础 (Optical Flow)是目前运动图像分析的重要方法,它的概念是由 James J....LK LK( 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。...分为稠密法和稀疏法,稀疏主要是跟踪特征点,稠密是跟踪图像中的每个像素,由这篇文章延伸出来的下篇文章DeepFlow就是稠密中目前为止最为高效的稠密算法

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法详解之二(HS

Horn–Schunck算法[1]是一种全局方法估算场。...参考博文:https://blog.csdn.net/hhyh612/article/details/79216021 假设条件: HS算法除了需要满足LK前两个假设之外,增加了一个假设条件:   ...场景中属于同一物体的像素形成场向量应当十分平滑,只有在物体边界的地方才会出现的突变,但这只占图像的一小部分,总体上来看图像的场应当是平滑的。...理想的场,应该使这两项的值最小:即灰度变化小(亮度恒定)并且速度变化小(小运动)。   这是一个泛函的极值问题,可以用欧拉-拉格朗日方程求解。...直到满足如下条件,退出迭代,得到u, v值: ?   其中: ?

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法详解之一(LK

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 [1]。 LK法有三个假设条件: 1....这是法的基本设定。所有法都必须满足。 2. 小运动: 时间的变化不会引起位置的剧烈变化。这样才能利用相邻帧之间的位置变化引起的灰度值变化,去求取灰度对位置的偏导数。所有法必须满足。 3....这是LK法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度,需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK算法原理的数学推导: 假设前一帧时间为t, 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...根据上式通过累加邻域像素点在三个维度的偏导数并做矩阵运算,即可算出该点的(Vx,Vy)。

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VSLAM前端:金字塔跟踪算法

VSLAM前端:金字塔跟踪算法 一、  像素点在二维图像中的运动被定义为,其在相邻帧图像中存在有位移运动,即存在像素的。...三、基于金字塔的Lucas-Kanade算法算法的基本思路为:首先在金字塔的最高层计算大小,将它作为下一层金字塔的初始值,以此类推计算第0层的大小,作为最终的结果。  ...我们将第一小节的误差函数改写为金字塔第 层的损失函数:  其中 为猜测,表示金字塔第 层迭代的初始值, 为剩余光,表示金子塔第 层迭代的误差。...我们现在讨论的是金字塔,其对光法进行了改进,进行多次迭代,我们改写公式:  当 小于阈值后,迭代终止,迭代公式为: ,以上就是每层金字塔剩余光的计算过程。...3.2 猜测 的计算  最高层 ,每层金字塔图像猜测公式为: 。  最终 。 四、原始论文算法流程  原始论文的算法流程更加简洁明了,推荐大家看下面流程: ? ?

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python算法学习「建议收藏」

基于python-opencv程序对光法的理解 法的定义 Lucas-Kanade原理 Shi-Tomasi角点检测 python-opencv代码demo 法的定义 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...Lucas-Kanade原理 L-K算法基于上面三个假设。 (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。...winSize[, maxLevel[, criteria[, flags[, minEigThreshold]]]]]]]) 返回值: nextPtrs:输出一个二维点的向量,这个向量可以是用来作为算法的输入特征点...,也是算法在当前帧找到特征点的新位置(浮点数) status 标志:在当前帧当中发现的特征点标志status==1,否则为0 err :向量中的每个特征对应的错误率 输入值: prevImg...minEigThreshold :该算法计算方程的2×2规范化矩阵的最小特征值,除以窗口中的像素数; 如果此值小于minEigThreshold,则会过滤掉相应的功能并且不会处理该,因此它允许删除坏点并获得性能提升

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法测距

典型的代表是Horn-Schunck算法与Lucas-Kanade(LK)算法。 2) 基于匹配的方法 基于匹配的计算方法包括基于特征和区域的两种。...3)基于能量的方法 4)基于相位的方法 5)神经动力学方法 3.稠密与稀疏 除了根据原理的不同来区分光法外,还可以根据所形成的场中二维矢量的疏密程度将法分为稠密与稀疏两种。...稠密 稠密是一种针对图像或指定的某一片区域进行逐点匹配的图像配准方法,它计算图像 上所有的点的偏移量,从而形成一个稠密的场。通过这个稠密的场,可以进行像素级别的图像配准。...Horn-Schunck算法以及基于区域匹配的大多数法都属于稠密的范畴。 由于流矢量稠密,所以其配准后的效果也明显优于稀疏流配准的效果。...上文提到的基于特征的匹配方法是典型的属于稀疏算法

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OpenCV4中DIS算法与应用

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV4中新光算法 - DIS 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。...DIS算法 01 DIS(稠密逆搜索)算法主要有三个核心部分组成 对应关系的快速逆搜索 多尺度推理的快速 快速的变分求精 以前的FB基于多项式方式,是基于像素级别的估算、非常耗时、...OpenCV中的代码演示 02 创建DIS实例与调用计算 C++版本 Ptr algorithm = DISOpticalFlow::create(DISOpticalFlow

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法的理解

法是比较经典的运动估计方法,本文不仅叙述简单明了,而且附代码,故收藏. 在空间中,运动可以用运动场描述。而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中不同图象灰度分布的不同体现的。...从而,空间中的运动场转移到图像上就表示为场,场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。 可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。...法的主要任务就是通过求解约束方程求出u,v。但是由于只有一个方程,所以这是个病态问题。所以人们提出了各种其他的约束方程以联立求解。...我们知道对于背景,理想情况下,其应当为0,只有前景才有。所以我们并不要求通过求解约束方程求出u,v。我么只要求出亮度梯度方向的速率就可以了,即求出sqrt(u*u+v*v)。...而由约束方程可以很容易求到梯度方向的流速率为 V = abs(Et/sqrt(Ex*Ex+Ey*Ey))。这样我们设定一个阈值T。

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C++ OpenCV视频操作之稠密对象跟踪

前言 我们在学习完稀疏跟踪完后,我们再学习一下稠密对象跟踪,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。...视频效果 https://v.qq.com/x/page/v1359hi8z71.html 看过稀疏的视频的人,再对比上面的视频可以看出来明显稠密跟踪的速度要慢不少,视频的播放都看出卡顿的感觉...double poly_sigma, int flags ) 参数说明如下: InputArray :输入前一帧图像 InputArray :输入后一帧图像 OutputArray :输出的...读取图像并时行稠密计算,下图红框内就是用到了我们的API,明显可以看出来这里比稀疏要简单些,因为不用再先获取特征点进行对比了,下面的蓝色框就是我们绘制结果的函数 ? 代码结尾 ?

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Linux【模拟实现C语言文件

---- 前言 在 C语言 的文件中,存在一个 FILE 结构体类型,其中包含了文件的诸多读写信息以及重要的文件描述符 fd,在此类型之上,诞生了 C语言 文件相关操作,如 fopen、fclose、...fwrite 等,这些函数本质上都是对系统调用的封装,因此我们可以根据系统调用和缓冲区相关知识,模拟实现出一个简单的 C语言 文件 本文重点 : 模拟实现 FILE 及 C语言 文件操作相关函数 注意...} } size_t readn = strlen(ptr); return readn; } ---- 8、实际效果 现在通过自己写的 myStdio 测试C语言文件操作...,实际要进行至少三次的拷贝:用户->用户级缓冲区->内核级缓冲区->文件,C语言 中众多文件操作都是在完成 用户->用户级缓冲区 的这一次拷贝动作,其他语言也是如此,最终都是通过系统调用将数据冲刷到磁盘...Linux基础IO【软硬链接与动静态库】》 当然也可以将 myStdio 打包为静态库使用,比较简单,这里不再演示 ---- 11、源码 关于 myStdio 的源码可以点击下方链接进行获取 模拟实现C语言文件

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法学习「建议收藏」

的计算 估计就是指利用时间上相邻的两帧图像,得到点的运动。满足以下几点假设: 前后两帧点的位移不大(泰勒展开) 外界光强保持恒定。...上面就是估计的基本思想。上述式子虽然给出了估计的思路,但是还是没有办法解出位移量。 L-K方法 Lucas-Kanade方法是一种具体的求解方法。...上式即是L-K方法求解估计问题的方程。 金字塔方法 在最开始的假设中,第一条指出点的位移应该是较小的。从上面的分析可以看出,当位移较大时,Taylor展开式一阶近似误差较大。...估计 https://xmfbit.github.io/2017/05/03/cs131-opticalflow/ 2....[learning opencv]第十章 跟踪与运动:金字塔Lucas-kanade(cvCalcOpticalFlowPyrLK)检测 https://blog.csdn.net/moc062066

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