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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
内容提要：为了解决视频画面卡顿、不够顺畅等问题，视频插帧大法应运而生。英伟达提出的 Super SloMo 方法在众多方法中一骑绝尘，对于一段普通设备录制的视频，能「脑补」出高帧率慢动作视频。有了这一神器，视频制作的门槛得到进一步降低。
为了解决这些问题，来自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和剑桥大学等11家机构的34名研究人员，联手打造了一个名叫Kubric的数据集生成器，不仅能自己渲染，而且图像效果也非常真实。
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。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这年头，AI玩家们想找到合适的图像数据集，简直是越来越难了。 不仅数据质量参差不齐，合适的数据类型也难找（如光流图、深度图等）。 为了解决这些问题，来自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和剑桥大学等11家机构的34名研究人员，联手打造了一个名叫Kubric的数据集生成器，不仅能自己渲染，而且图像效果也非常真实。 不仅各种图像数据都能做，像语义分割、深度图或光流图这种“特殊数据”都能一键生成： 还能控制渲染的真实度，渲染出的视频可以达到以假乱真的
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。
Tracking-by-detection 成为 MOT 任务中最有效的范式。Tracking-by-detection 包含一个步骤检测步骤，然后是一个跟踪步骤。跟踪步骤通常由2个主要部分组成：
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。主流的多帧无光流特征聚合和 Seq-NMS 后处理结合精度最高，但速度较慢（GPU 上小于10 FPS）。在准确率和速度之间需要权衡: 通常更快的方法准确率较低。所以研究兼具准确率和速度的新方法仍然有很大潜力。
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/
手势是人类表达信息的重要途径之一，通过手势识别，我们可以获得表达者所要表达信息（例如对方竖起大拇指，表达了对方的表扬之意）。本项目将基于PaddleVideo来训练一个手势识别模型，利用模型对七种手势进行识别，分别是点击、放大、向下滑动、向上滑动、缩小、旋转以及抓取。
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。
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。
从简单的图像和行为识别，可以像文字搜索一样搜索图像，还能后期“无中生有”各种各样的效果。
IFRNet: Intermediate Feature Refine Network for Efficient Frame Interpolation
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，
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。
前言 这里是我第一次看完论文之后的疑虑。。。可跳过 本篇文章中使用到了光流，光流是什么？ 颜色表示不同的运动方向，深浅就表示运动的快慢
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。
本次研究论文题目为：Future Frame Prediction for Anomaly Detection -- A New Baseline。
来源 | Every Frame Counts: Joint Learning of Video Segmentation and Optical Flow
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”。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。光流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．
图片来自 https://github.com/PharrellWANG/optical-flow-visualization
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。
光流估计是计算机视觉领域的重要任务，其可以估计图像序列中每个像素的运动矢量。光流估计在许多应用中都有广泛的应用，例如视频压缩、运动分析和场景理解等。LiteFlowNet3 是一个轻量级的光流估计模型，本文将对其进行详细讲解。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
（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；
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。
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
光流是计算机视觉的一个基本任务，它描述了视频中的运动信息，相关技术广泛应用于视频理解和处理、物体跟踪、三维重建、自动驾驶等场景。近日，来自香港中文大学和腾讯AI实验室团队的一篇论文入选了CVPR2019。
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
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