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. 亮度恒定:一个像素点随着时间的变化,其亮度值(像素灰度值)是恒定不变的.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. 空间一致:即前一帧中相邻像素点在后一帧中也是相邻的.这

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.         光流(Optical flow or optic flow)是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体.表面.边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛.摄像头等)和背景之间形成的明显移动.光流技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补偿编码,三维立体视差,都是利用了这种边缘或表面运动的技术.       有序的图像可以估计出二维图像的瞬时图像速率或离

在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候,一个很明显的特点是LK算法(包括其他光流算法)不能计算"大运动",加上金子塔的方法稍微好点. 这是什么原因? 查看LK算法的三个假设: 1.亮度恒定: 2.时间连续或者运动是"小运动": 3.空间一致:同一子图像的像素点有相同的运动. 1和3都相对好理解,对于2,换句话,可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数.如果距离比较大,那么求导之后是物体在这段时间内的平均速度,并不能反映物体在某一时

参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. Beyond Pixels Exploring New Representations and pplications for Motion Analysis, Ce Liu, MIT20093. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local an

参考论文:1. High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping, Thomas Box, ECCV20042. Beyond Pixels Exploring New Representations and pplications for Motion Analysis, Ce Liu, MIT20093. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local an

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

前言 在经典HS光流算法中,图像中两点间的灰度变化被假定为线性的,但实际上灰度变化是非线性的.本文详细分析了灰度估计不准确造成的偏差并提出了一种改进HS光流算法,这种算法可以得到较好的计算结果,并能明显减少光流计算的迭代次数. 经典HS光流法的误差分析 以前的梯度计算方法只考虑到了图像灰度的一阶变化率而没有考虑高阶部分,在实际应用中会导致较大误差.根据如下一般泰勒公式: (1) 假设物体没帧的位移是0.5像素,那么如果物体移动了30个像素之后,累计的误差可达 在一维情况下,该误差产生的机理如下图

Middlebury是每个研究光流算法的人不可能不使用的网站,Middlebury提供了许多标准的测试库,这极大地推进了光流算法的进展.Middlebury提供的标准库,其计算出的光流保存在后缀名为.flo的文件中,Middlebury本身也提供了读取.flo文件中C++源码和Matlab源码.尽管如此,将源码写成与OpenCV结合的形式是我们更期望的,以下我写的读写.flo文件的源码.相对于Middlebury给定的源码,更简洁易懂. #include "CCC/COMCV.h" #

OpenCV中DeepFlow代码其实是Brox光流,而非真正的DeepFlow光流,在将近一个月的研究.移植及优化过程中,对Brox光流有了较深刻的认识.我对OpenCV中源码进行了详细的分析,并以自己理解进行了一定的改动,使得更易阅读,但并没改变算法本身.我前面的博客提到“光流计算框架”的问题,这个框架是我参见多个光流算法源码及其对光流认识后总结出来的,几乎所有光流算法都可以写进我这个框架中,Brox光流也不例外,这里就将OpenCV的Brox源码稍加改动融入了我设计的光流框架中.关于Bro

计算机图形学(第2版 于万波 于硕 编著)第45页的Bresenham算法有错误: 书上本来要写的是以x为阶越步长的方法,但是他写的是用一部分y为阶越步长的方法(其实也写的不对),最后以x为阶越步长的方法总结. 分析书上的算法得: l  K初始值<=0  画出的是 x=0; l  0<K初始值<1  画出的是 1/k的直线; l  K初始值>=1  画出的是 y=x; 以下黑色的线是使用MoveTo,Lineto画出的,红色的是书上的程序画出的,蓝色的线是我修改后的直线(有除法),

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于

HS 光流法详解 前言 本文较为详细地介绍了一种经典的光流法 - HS 光流法. 光流法简介 当人的眼睛与被观察物体发生相对运动时,物体的影像在视网膜平面上形成一系列连续变化的图像,这一系列变化的图像信息不断 "流过" 视网膜,好像是一种光的  "流",所以被称为光流. 光流是基于像素点定义的,所有光流的集合称为光流场.通过对光流场进行分析,可以得到物体相对观察者的运动场.在这过程中分析的算法称为光流法. HS 光流法的推导 HS光流计算基于物体移动的光学特性的两个

先上我原来的错误的代码 type node=^link; link=record num:int64; next:node; end; var fa:..,..] of int64; dep:..] of int64; nd:..] of node; b:..] of boolean; dl:..] of int64; n,m,maxdep,ans,t1,t2:int64; i:longint; procedure maketree; var t1,t2,head,tail:int64; i,j

题意:求最大流/一条流量最大的路的流量.(此题HDU上数据水,下面俩种错误的都能过....) 思路1;每次增广的时候更新流量,保存最大的那条.  错误性:每次更新,有可能最大的那条流量是前几次已经增广过的(每次是增广多条的),使得最大的那条被分解了.网上有20%代码是这样的.(下面的第数据2,3不过了) 思路2:每次增广的时候,更新当前每条边的容量的最值.貌似可以,错误性:最大流量也有可能被分流击杀(数据4). 我的解法:既然不能偷懒(可能没有想到如何借助增广时候来维护),就自己dfs预先搜一遍

// Lucas-Kanade method Optical Flow in OpenCV // BJTShang, 2016-12-13 #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> const int MAX_CORNERS = 500; int main(int argc, char** argv){ IplImage* imgA = cvLoadImage("/home/bjtshan

关于如何提高计算精度和增加搜索范围,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4982420.html

转载自:http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/46638557 光流是图像亮度的运动信息描述.光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的,创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入光流约束方程,得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变:②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的. 算法原理 假设图像上一个像素点(x,y),在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δ

光流(optical flow) 1950年,Gibson首先提出了光流的概念,所谓光流就是指图像表现运动的速度.物体在运动的时候之所以能被人眼发现,就是因为当物体运动时,会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像,这些变化信息在不同时间,不断的流过眼睛视网膜,就好像一种光流过一样,故称之为光流. 光流法检测运动物体的原理:首先给图像中每个像素点赋予一个速度矢量(光流),这样就形成了光流场.如果图像中没有运动物体,光流场连续均匀,如果有运动物体,运动物体的光流和图像的光流不同,光流场不再连续均匀

光流是图像亮度的运动信息描述.光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的,创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入光流约束方程,得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变:②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的. 算法原理 假设图像上一个像素点(x,y),在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt),同时用u(x,y0和v(x,y)来表示该点光流在水平和垂直方向上的移动分量: u=dx/dt v=dy/d

目标 在本章中, 我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计. 我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的函数来跟踪视频中的特征点. 我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场. 光流 光流是由物体或照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式.它是2D向量场,其中每个向量都是位移向量,表示点从第一帧到第二帧的运动.考虑下面的图片(图片提供:Wikipedia关于Optical Flow的文章