首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OpenCV Python calcOpticalFlowPyrLK返回相机帧外的点

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。calcOpticalFlowPyrLK是OpenCV中的一个函数,用于在图像序列中计算稀疏光流。

稀疏光流是指在图像序列中跟踪一组特定特征点的运动。calcOpticalFlowPyrLK函数通过使用金字塔光流法来估计这些特征点的运动。它基于图像金字塔的概念,通过对图像进行多次降采样,从而在不同尺度上检测和跟踪特征点。

该函数的输入参数包括先前帧和当前帧的图像,以及先前帧中的一组特征点。它会计算出当前帧中这些特征点的新位置,并返回这些新位置以及一个状态向量,用于指示每个特征点的跟踪状态。

calcOpticalFlowPyrLK函数的返回结果中可能包含一些在相机帧外的点。这些点是指在当前帧中,由于特征点的运动或其他因素,导致无法准确跟踪到的点。这些点可能是由于图像边界、遮挡、光照变化等原因造成的。

对于这些在相机帧外的点,可以根据具体的应用场景进行处理。一种常见的处理方法是将这些点标记为无效或丢失,并在后续的处理中忽略它们。另一种方法是使用其他的跟踪算法或技术来尝试重新跟踪这些点,以提高跟踪的准确性。

在使用OpenCV进行计算机视觉和图像处理时,可以结合其他功能和模块,如图像预处理、特征提取、目标检测等,来实现更复杂的应用。对于Python开发者,OpenCV提供了Python接口,方便进行图像处理和计算机视觉算法的开发和调用。

腾讯云提供了一系列与计算机视觉和图像处理相关的产品和服务,如图像识别、人脸识别、图像搜索等。您可以通过腾讯云的图像处理服务来实现更高级的图像处理和计算机视觉应用。具体产品和服务的介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python光流法算法学习「建议收藏」

基于python-opencv程序对光流法理解 光流法定义 Lucas-Kanade光流原理 Shi-Tomasi角点检测 python-opencv代码demo 光流法定义 光流法是空间运动物体在观察成像平面上像素运动瞬时速度...一般而言,光流是由于场景中前景目标本身移动、相机运动,或者两者共同运动所产生。 简单来说,光流是空间运动物体在观测成像平面上像素运动“瞬时速度”。...第八个参数为false时,该参数不起作用; mask可以指定角产生区域,划定检测范围 python-opencv代码demo opencv中提供了一个函数来实现K-L算法:cv2.calcOpticalFlowPyrLK..., winSize[, maxLevel[, criteria[, flags[, minEigThreshold]]]]]]]) 返回值: nextPtrs:输出一个二维向量,这个向量可以是用来作为光流算法输入特征...:上一图片 nextImg :当前图片 prevPts :上一找到特征向量 nextPts :与返回值中nextPtrs相同 status :与返回status相同 err :与返回

1.5K20

OpenCV光流及视频特征追踪

光流追踪前提、原理 光流是由物体或相机运动引起图像物体在连续两之间明显运动模式。它是 2D 矢量场,其中每个矢量是一个位移矢量,显示从第一到第二移动。 光流追踪前提是:1....对于函数 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 传递前一、前一个和下一。它返回下一个以及一些状态编号,如果找到下一个,则值为 1,否则为零。...它计算中所有点光流。 稀疏光流计算: 该方法传递前一、前一个和下一; 它返回下一个以及一些状态编号,如果找到下一个,则值为 1,否则为零。...# - cv2.goodFeaturesToTrack() 确定要追踪特征 # - cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 追踪视频中特征 # 取第一,检测其中一些 Shi-Tomasi...# 对于函数 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 传递前一、前一个和下一。它返回下一个以及一些状态编号,如果找到下一个,则值为 1,否则为零。

76200

OpenCV还能实现这种效果? | 视频防抖技术

希望能给我一个三连,鼓励一下哈 在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV库中特征匹配技术来实现一个简单视频稳定器。...它比仿射变换和单应变换限制更严格,但对于运动稳定来说足够了,因为摄像机在视频连续之间运动通常很小。 使用特征匹配实现视频防抖 该方法涉及跟踪两个连续之间多个特征。...它是利用OpenCVcalcOpticalFlowPyrLK函数实现。在calcOpticalFlowPyrLK这个名字中,LK代表Lucas-Kanade,而Pyr代表金字塔。...计算机视觉中图像金字塔是用来处理不同尺度(分辨率)图像。 由于各种原因,calcOpticalFlowPyrLK可能无法计算出所有点运动。例如,当前特征可能会被下一另一个对象遮挡。...PythonPython实现中,我们定义了一个移动平均滤波器,它接受任何曲线(即1-D数字)作为输入,并返回曲线平滑版本。

2K30

Opencv----Optical Flow

()函数来创建一个密集光流场 光流 光流是相机或物体运动引起两连续图像中物体运动模式, 是一个二维位移向量场, 每一个向量表示第一个点到第二个之间位移 [image] 图片展示了在五个连续中球移动...这里应用Lucas-kannade方法, 获得了带尺度光流 Lucas-Kanade optical flow in opencv 所有这些在一个函数中提供: cv.calcOpticalFlowPyrLK...对于函数cv.calcOpticalFlowPyrLK()我们传入前一, 和前一跟踪, 及后一. 函数返回下一跟踪和这些状态编码, 1表示找到, 0表示未找到....我们迭代将下一作为前一跟踪传入函数, 代码如下: import numpy as np import cv2 as cv import argparse import glob import...Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集光流(在我们示例中为使用Shi-Tomasi算法检测到角), OpenCV提供了另一种算法来查找密集光流, 它计算中所有点光流, 它基于Gunner

1.3K10

基于OpenCV视频防抖技术

希望能给我一个三连,鼓励一下哈 在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV库中特征匹配技术来实现一个简单视频稳定器。...它比仿射变换和单应变换限制更严格,但对于运动稳定来说足够了,因为摄像机在视频连续之间运动通常很小。 使用特征匹配实现视频防抖 该方法涉及跟踪两个连续之间多个特征。...它是利用OpenCVcalcOpticalFlowPyrLK函数实现。在calcOpticalFlowPyrLK这个名字中,LK代表Lucas-Kanade,而Pyr代表金字塔。...计算机视觉中图像金字塔是用来处理不同尺度(分辨率)图像。 由于各种原因,calcOpticalFlowPyrLK可能无法计算出所有点运动。例如,当前特征可能会被下一另一个对象遮挡。...PythonPython实现中,我们定义了一个移动平均滤波器,它接受任何曲线(即1-D数字)作为输入,并返回曲线平滑版本。

1.2K20

【目标跟踪】光流跟踪(python、c++代码)

前言 光流利用图像序列中像素在时间域上变化以及相邻之间相关性来找到上一跟当前之间存在对应关系,从而计算出相邻之间物体运动信息一种方法。...对上一图片 preImage 提取目标框里特征,这里采取是 fast 角点检测。 preImage、image 光流跟踪、在 image 中找出对应特征。...由特征对应关系可以得出当前目标框。...st:特征是否找到,找到状态为1,否则为0 err:每个特征误差,即前一和当前中特征位置差异 nextPts, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK...st:特征是否找到,找到状态为1,否则为0 err:每个特征误差,即前一和当前中特征位置差异 nextPts, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK

26410

【目标跟踪】相机运动补偿

跟踪步骤通常由2个主要部分组成: (1)运动模型和状态估计,用于预测后续中轨迹边界框。卡尔曼滤波器 (KF) 是此任务主流选择。 (2)将新检测与当前轨迹集相关联。...具体设置如下图: 3.2、相机运动补偿 这个是我们重点,针对这一如何实现,包括如何在我们自己代码运用,我下一节单独拿来分析。...这部分使用opencv全局运动估计(GMC)技术来表示背景运动。 首先提取图像关键,再利用稀疏光流进行基于平移局部异常抑制特征跟踪。...然后使用 RANSAC 计算放射变换矩阵,再将预测边界框从 k-1 坐标变换到其下一阵第k坐标。上图表现出效果看起来也很不错。...四、相机运动补偿 整体思路如下: 计算图片背景特征点角点检测 上一与当前光流匹配 根据特征计算旋转平移 之前博主有分享过一篇光流跟踪博客 【目标跟踪】光流跟踪(python、c++代码)。

41310

Python OpenCV3 计算机视觉秘籍:6~9

它接受一个源图像和两个映射(可以作为具有两个通道一个映射来传递),并返回转换后图像。 该函数还接受指定必须执行像素值内插和参数。....goodFeaturesToTrack函数检测初始关键,并使用稀疏 Lucas-Kanade 光流算法开始跟踪,该算法已在 OpenCV 中通过cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数实现...这些函数返回当前跟踪,成功标志数组和跟踪错误。 下图是积分跟踪结果示例: 背景扣除 如果您有一个稳定场景视频,其中有一些物体在四处移动,则可以将静止背景与变化前景分开。...在处理立体相机时,将使用此功能-您需要知道装备参数才能重建有关场景 3D 信息。 准备 在继续此秘籍之前,您需要安装 OpenCV 版本 3.3(或更高版本)Python API 包。...此函数接受以下参数: 来自源(第一)平面的一组 来自目标(第二个)平面的一组 查找单应性方法 过滤异常值阈值 离群值输出遮罩 最大迭代次数 置信度 除前两个参数,所有参数均使用默认值。

2.3K20

SLAM程序阅读(第8讲 LK光流法)

本程序只进行特征跟踪,并没有涉及之间位姿变换运算,可以说是光流法一个基础例程。这里可以先展示一下程序运行结果: ? 下面我们来看代码。...操作符函数返回一个bool类变量来标记是否成功,成功则为1。...next_keypoints与prev_keypoints,分别用来存储当前(下一)通过光流跟踪得到特征像素坐标,与前一特征像素坐标。...提供光流法计算函数calcOpticalFlowPyrLK,通过金字塔LK光流法计算当前跟踪得到特征像素坐标并存入next_keypoints,同时会将每一个特征跟踪情况存入同维度容器status...若未跟丢,则使用当前该特征运动到像素位置替换keypoints中该特征存储像素位置(即在前一位置)。

1.3K20

跟踪算法(一)光流法跟踪

本文目录: 一.基于特征目标跟踪一般方法 二.光流法 三.opencv光流法函数 四.用类封装基于光流法目标跟踪方法 五....完整代码 六.参考文献 一.基于特征目标跟踪一般方法 基于特征跟踪算法大致可以分为两个步骤: 1)探测当前特征; 2)通过当前和下一灰度比较...,估计当前特征点在下一位置; 3)过滤位置不变特征,余下就是目标了。...特征可以是Harris角(见我另外一篇博文),也可以是边缘等等,而估计下一位置方法也有不少,比如这里要讲光流法,也可以是卡尔曼滤波法(咱是控制系,上课经常遇到这个,所以看光流法看着看着就想到这个了...三.opencv光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法特征位置估计函数(当前位置已知,前后灰度已知),介绍如下(摘自opencv2.3.1参考手册): [cpp

1.1K20

Opencv学习笔记(九)光流法

二.光流法 三.opencv光流法函数 四.用类封装基于光流法目标跟踪方法 五.完整代码 六.参考文献 一.基于特征目标跟踪一般方法...基于特征跟踪算法大致可以分为两个步骤: 1)探测当前特征; 2)通过当前和下一灰度比较,估计当前特征点在下一位置; 3)过滤位置不变特征,余下就是目标了...三.opencv光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法特征位置估计函数(当前位置已知,前后灰度已知),介绍如下(摘自opencv2.3.1参考手册): calcOpticalFlowPyrLK...()){ gray.copyTo (gray_prev); } //根据前后两灰度图估计前一特征点在当前位置 //默认窗口是15*15 calcOpticalFlowPyrLK ( gray_prev...,//前一灰度图 gray,//当前灰度图 points[0],//前一特征位置 points[1],//当前特征位置 status,//特征被成功跟踪标志 err);//前一特征点点小区域和当前特征小区域间

32820

C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪(二)

前言 上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪(一)》中我们先试过了在每图像中先获取特征,到了了Shi-Tomas特征提取,这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪方法。...你必须找到新图像中这些位置,因此,你必须在特征先前位置附近进行搜索,以找到下一中它新位置。输入两个连续图像以及第一幅图像中检测到特征点数组,该函数将返回一组新特征为位置。...跟踪图像前一,一般是定位特征) nextImg: 第二/当前 prev_Pts: 第一特征集 next_Pts: 计算输出第二光流特征集 status : 状态标志位,如果对应特征光流被发现...上面可以看出,我们把检测出特征点数组存放到了fpts[0]中,当前一特征小于30后我们将重新检测,然后把检测出结果存放到前一fpts[0]和初始化特征IniPoints里,最后再打印一个字符...实现稀疏光流跟踪 首先我们先在最上方定义一个HLK跟踪方法及跟踪成功状态和误差参数 ? 然后我们在写这个方法,这里就用到了我们calcOpticalFlowPyrLK函数API ? ?

2.3K10

视觉里程计简介

(1) 输入 通过摄像头获取视频流 (灰度或彩色图像) : 记录摄像头在 t 和 t+1 时刻获得图像为 It 和 It+1; 相机内参: 通过相机标定获得, 可以通过 matlab 或者 OpenCV...计算. (2) 输出 计算每相邻两之间相机旋转矩阵 R 和平移矩阵 t, 表示两之间设备运动情况....特征跟踪 KLT (https://cecas.clemson.edu/~stb/klt/) 特征跟踪器将会使用上一步 FAST 检测到进行跟踪, 即在 I t I^t It 中检测到会在下一中跟踪它...Feature Re-Detection KLT 跟踪可能会丢失某些特征 (比如某些跑到了相机视野范围), 如果出现这种情况 (本方法中设置了一个固定特征点数目阈值 2000 ), 需要重新检测特征...估计本质矩阵 – Essential Matrix Estimation 一旦得到了相邻之间特征对, 就可以根据对极约束计算出相机本质矩阵 E.

2K10

代码解读 | VINS 视觉前端

然后,检测新特征以保证每个图像特征最小数目,并设置两个相邻特征之间像素最小间隔来执行均匀特征分布。接着,将二维特征去畸变,然后在通过剔除后投影到一个单位球面上。...最后,利用基本矩阵模型RANSAC算法进行剔除。 VINS_MONO原文中还将关键选取作为前端分,本文暂不讨论, 后续文章会详细介绍。...若为第一,将该时间赋给 firstimagetime和lastimagetime ,然后返回 if(first_image_flag) { first_image_flag...prev_img = cur_img = forw_img = img;//避免后面使用到这些数据时,它们是空 调用 cv::calcOpticalFlowPyrLK()进行光流跟踪,跟踪前一特征...,上一特征由于各种原因无法被跟踪,而且为了保证特征均匀分布而剔除了一些特征,如果不补充新特征,那么每一中特征数量会越来越少)。

1.2K40

OpenCV系列学习之(六)

一、背景建模 1、差法(了解一下就可以,一般不用) 2、混合高斯模型 一般新建高斯分布不超过5个,即3~5个。高斯模型参数有个学习过程。...算法实现:Lucas-Kanade 算法 调用OpenCV函数cv2.calcOpticalFlowPyrLK(): 参数: - prevImage 前一图像 - nextImage 当前图像...- prevPts 待跟踪特征向量 - winSize 搜索窗口大小 - maxLevel 最大金字塔层数 返回: - nextPts 输出跟踪特征向量 - status 特征是否找到,找到状态为...) # 返回所有检测特征,需要输入图像,角最大数量(效率),品质因子(特征值越大越好,来筛选) # 距离相当于这区间有比这个角,就不要这个弱了 p0 = cv2.goodFeaturesToTrack...): ret,frame=cap.read() frame_gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 需要传入前一和当前图像以及前一检测到

33020

基于云强度3D激光雷达与相机参标定

本文提出一种新颖方法,可以对3D lidar和带有标定板相机进行全自动参标定,提出方法能够从lidar每一云数据中利用强度信息提取标定板。...Velodyne HDL 32雷达和Ladybug3相机进行了实验,并最终证明了参计算准确性和稳定性。...github:https://github.com/icameling/lidar_camera_calibration 主要功能介绍 该方案外参数计算是根据激光雷达强度和相机进行全自动外部参数标定...HDL-32 HDL-64,论文中使用32线激光雷达做了数据测试。 论文图集 ? 总体流程 ? 由激光雷达传感器和全景相机拍摄同一场景中数据。...总结 将从LiDAR获得云数据进行棋盘分割。基于分割方法从分段内识别棋盘云。通过最小化定义成本函数来估算云中棋盘。另一方面,使用现有方法检测图像中棋盘

1.9K40

光流法测距

一.基于特征目标跟踪一般方法 基于特征跟踪算法大致可以分为两个步骤: 1)探测当前特征; 2)通过当前和下一灰度比较,估计当前特征点在下一位置... features;//保存特征 vector inPoints;//初始化特征 vector fpts[2];//保存当前和前一特征位置...} } /* 1.calcOpticalFlowPyrLK函数作用是对输入特征fpts[0],根据下一图像对这些特征判定是不是光流, 检测结束后,status每个下标会保存答案,..., 3.fpts[1]集合用于存放当前数据, */ void track() { calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, gray, fpts[0], fpts[1],...前一灰度图,当前灰度图,前一特征,当前特征;输出状态向量如果找到相应特征流,则向量每个元素设置为1,否则设置为0;error //int k = 0; 特征点过滤 //for (

53120
领券