Horn–Schunck光流算法[1]是一种全局方法估算光流场。...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光流前两个假设之外，增加了一个假设条件： ...场景中属于同一物体的像素形成光流场向量应当十分平滑，只有在物体边界的地方才会出现光流的突变，但这只占图像的一小部分，总体上来看图像的光流场应当是平滑的。...理想的光流场，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，得到光流u, v值： ? 其中： ?
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]。 LK光流法有三个假设条件： 1....这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。 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。所有光流法必须满足。 3....这是LK光流法独有的假定。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光流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 )。...写成矩阵形式： 当然两个未知数，9个方程，这是一个超定问题，采用最小二乘法解决： 写成如下形式： 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，即可算出该点的光流
二.光流法 1.首先是假设条件： （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； （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光流法特有的假定，因为光流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。...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.稠密光流与稀疏光流 除了根据原理的不同来区分光流法外，还可以根据所形成的光流场中二维矢量的疏密程度将光流法分为稠密光流与稀疏光流两种。...Horn-Schunck算法以及基于区域匹配的大多数光流法都属于稠密光流的范畴。 由于光流矢量稠密，所以其配准后的效果也明显优于稀疏光流配准的效果。
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]。 LK光流法有三个假设条件： 1....这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。 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。所有光流法必须满足。 3....这是LK光流法独有的假定。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光流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，即可算出该点的光流(Vx,Vy)。
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． 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光流场，光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。 光流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。...光流法的主要任务就是通过求解光流约束方程求出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，其光流应当为0，只有前景才有光流。所以我们并不要求通过求解光流约束方程求出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)。...而由光流约束方程可以很容易求到梯度方向的光流速率为 V = abs(Et/sqrt(Ex*Ex+Ey*Ey))。这样我们设定一个阈值T。
三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五.完整代码 六.参考文献 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤...特征点可以是Harris角点（见我的另外一篇博文），也可以是边缘点等等，而估计下一帧位置的方法也有不少，比如这里要讲的光流法，也可以是卡尔曼滤波法（咱是控制系的，上课经常遇到这个，所以看光流法看着看着就想到这个了...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； （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光流法特有的假定，因为光流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。...三.opencv中的光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数（当前帧位置已知，前后帧灰度已知），介绍如下（摘自opencv2.3.1参考手册）： calcOpticalFlowPyrLK
本文目录： 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.光流法 三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五...特征点可以是Harris角点（见我的另外一篇博文），也可以是边缘点等等，而估计下一帧位置的方法也有不少，比如这里要讲的光流法，也可以是卡尔曼滤波法（咱是控制系的，上课经常遇到这个，所以看光流法看着看着就想到这个了...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； （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光流法特有的假定，因为光流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。...三.opencv中的光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数（当前帧位置已知，前后帧灰度已知），介绍如下（摘自opencv2.3.1参考手册）： [cpp
光流场是运动场在二维图像上的投影，而光流就是在图像灰度模式下，像素点的运动矢量。光流法技术的核心就是求解出运动目标的光流，即速度。...由于计算简单而且效果比较好，该方法成为使用最广泛的一种光流估计方法，此类方法的最具代表性的是Horn-Schunck光流法，它计算出的光流场是在光流基本方程的基础上引入了另外一个约束条件，即全局光流平滑约束假设...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； （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...），这也是光流法不可或缺的假定； （3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。...这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流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。
LK光流法可用来跟踪特征点的位置。 比如在img1中的特征点，由于相机或物体的运动，在img2中来到了不同的位置。后面会称img1为Template（T），img2为I。...光流法有个假设： 灰度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各图像中是不变的，也就是说T中特征点处的灰度，到了I中仍然是一样的灰度。 这就要求光照恒定，物体反射恒定，是个很强的假设。...，具体如何求 Δ p \Delta p Δp，下面是高斯牛顿法解 Δ p \Delta p Δp，及迭代出光流(dx, dy)的步骤： 把上面的(4)式，也就是cost函数，对 I ( W ( x ;...代码中出现了逆向光流法，这个后面解释。...逆向光流法是前面正向光流的逆向，也就是交换一下方向，现在是从I 反向回到T，也就是从运动之后的 I 变换回运动前的T。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。...光流法的前提假设： （1）相邻帧之间的亮度恒定； （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”； （3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动 这里有两个概念需要解释...光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。...需要提醒的是，利用光流法进行运动物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。...光流法用于目标跟踪的原理： （1）对一个连续的视频帧序列进行处理； （2）针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标； （3）如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点
第一个实例就是从物体跟踪开始.物体跟踪分为很多种类型,且每个类型中也都包含了不同的算法,因此我们今天先从光流法开始,这也是最基础的算法来开始学习....一:什么是光流法 在OpenCV-PythonTutorials上的解释: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。...二:光流法的原理 在推广光流法的时候,我们要有两个前提假设: 第一:所追踪的像素目标在连续的帧之间要保持基本不变. 第二:所追踪的像素目标在连续的帧之间要有相似的运动趋势....除以dt得到下面的等式: 其中每个参数如下: 上面的等式被叫做光流等式，但是我们在这里会发现几个问题: 我们可以找到fx和fy，他们是图像的梯度。...所以使用LK算法，可以得到尺度空间上的光流。这个问题就变得复杂了. 在下一篇中我们要通过OpenCV中自带的calcOpticalFlowPyrLK()函数来去实现简单的光流法.
第一个实例就是从物体跟踪开始.物体跟踪分为很多种类型,且每个类型中也都包含了不同的算法,因此我们今天先从光流法开始,这也是最基础的算法来开始学习....一:什么是光流法 在OpenCV-PythonTutorials上的解释: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。...二:光流法的原理 在推广光流法的时候,我们要有两个前提假设: 第一:所追踪的像素目标在连续的帧之间要保持基本不变. 第二:所追踪的像素目标在连续的帧之间要有相似的运动趋势....现在我们开始推广一下光流方程: ①:假设从首发帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离为(dx，dy),且这些像素是相同的,而且亮度不变 因此得到以下推广: ?...所以使用LK算法，可以得到尺度空间上的光流。这个问题就变得复杂了. 在下一篇中我们要通过OpenCV中自带的calcOpticalFlowPyrLK()函数来去实现简单的光流法.
一般而言，LK光流用于特征点的跟踪，即前一帧中的关键像素到当前帧所对应的位置 LK光流会有一些假设： 灰度不变假设：即真实世界的一个确定的点，反应到像素级别，其灰度是不变的 微扰不变假设：即时间的微小扰动不会引起像素的剧烈变化...的窗口内，光流是一个恒定的值，即 ? 利用最小二乘可以直接得到解
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 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。...minDistance=7, blockSize=7) # Parameters for lucas kanade optical flow 设置 lucas kanade 光流场的参数...cv.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) # Create a mask image for drawing purposes 创建一个掩膜为了后面绘制角点的光流轨迹...最后,有关LK光流法,推荐看一看这一篇论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the
在上一篇文章中,我们简单了解一下光流法的原理. 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。 ?...minDistance=7, blockSize=7) # Parameters for lucas kanade optical flow 设置 lucas kanade 光流场的参数...cv.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) # Create a mask image for drawing purposes 创建一个掩膜为了后面绘制角点的光流轨迹...最后,有关LK光流法,推荐看一看这一篇论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the
基于python-opencv程序对光流法的理解 光流法的定义 Lucas-Kanade光流原理 Shi-Tomasi角点检测 python-opencv代码demo 光流法的定义 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...同时也是判断使用光流法的使用条件，光流法主要分为两种，计算部分像素运动的：稀疏光流，以Lucas-Kanade为代表，计算所有像素运动的：稠密光流。下面将结合代码具体理解。...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； （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光流法特有的假定，因为光流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。...这样假设的具体原因可参考：https://blog.csdn.net/zyazky/article/details/52175069 L-K光流法是稀疏光流法，需要找到视频每帧的特征点，这个常用的有Shi-Tomasi
本期，小绿带大家阅读高翔Slambook第8讲中LK光流法程序。...首先，来了解一下程序的用途：useLK.cpp这个程序是一个演示使用LK光流法跟踪特征点运动轨迹的实例，通过从数据库截取9张RGB图像（这里虽然data数据集里包含了9张深度图，然而只是为了读取RGB图像方便...，为了使用associate.txt中排好序的图像名称，而在之后使用直接法求解位姿时才使用深度信息），在第一张图像中寻找FAST角点作为特征点，进而在后续的图像中使用LK光流法对这些角点进行跟踪。...本程序只进行特征点的跟踪，并没有涉及帧与帧之间的位姿变换运算，可以说是光流法的一个基础例程。这里可以先展示一下程序的运行结果： ? 下面我们来看代码。...calcOpticalFlowPyrLK，通过金字塔LK光流法计算当前帧跟踪得到的特征点的像素坐标并存入next_keypoints，同时会将每一个特征点的跟踪情况存入同维度的容器status与error
LK金字塔光流法与简单实现 闲谈时刻 介绍 Lucas–Kanade光流算法 L-K 金字塔光流算法 算法原理 建立金字塔 金字塔迭代 迭代过程 算法流程 算法实现 总结 参考资料 闲谈时刻 不务正业预警...用 Ix，Iy 和 It 分别表示像素点对于 x，y，t 的偏导后，可以得到最终的光流表达式： （6） 抑或是： （7） 了解了光流法的基本要素，那么应当如何求解光流呢？...（9） 也即是公式10： （10） L-K 金字塔光流算法 虽然光流法假设2本身并不容易满足，在实际应用中容易遇到间隔帧出现较大变化的情况，从而对计算结果造成较大的误差。...通过L+1层计算出的光流作为初值计算L层的光流，可以保证每一层的残余光流向量较小，从而应用L-K光流算法； 对于每一层迭代光流计算，最终得到的光流也即是所有层光流的叠加。...参考资料 光流Optical Flow介绍与OpenCV实现 wiki 光流法 Lucas–Kanade光流算法 光流（三）–LK算法改进（金字塔LK） 《Pyramidal Implementation
在不同图像中寻找特征匹配 非常耗时，O(n^2) in brute force matching 利用匹配点信息计算相机位姿 比较快速 < 1ms 不需要使用特征匹配的思路： 通过其他方式寻找配对点： 光流...不需要配对点：直接法 光流法 光流：追踪源图像某个点在其他图像中的运动 一般分为稀疏光流和稠密光流 稀疏以Lucas-Kanade(LK)光流为代表 稠密以Horn-Schunck(HS)光流为代表...本质是估计像素在不同时刻图像中的运动 LK光流法示意图 步骤： 设t时刻位于想x,y出像素点的灰度值为 ?...可以用于跟踪图像中的稀疏关键点的运动轨迹 得到配对点后，后续计算与特征法VO中相同 按方法可分为正向/反向 + 平移/组合的方式 直接法 光流仅估计了像素间平移，但 没有用到相机本身的几何结构 没有考虑到相机的旋转和图像的缩放...对于边界上的点，光流不好追踪 直接法则考虑了这些信息 直接法的推导 假设有两个帧，运动未知，但有初始估计R,t 第一帧上看到了点P,投影为p1 按照初始估计，P在第二帧上投影为P2
视频光流是视频亮度的运动信息描述，对视频中运动对象轨迹进行标记的一种常用方法。
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