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

文章转载自:https://blog.csdn.net/sgfmby1994/article/details/68489944 光流是图像亮度的运动信息描述,这种运动模式指的是由一个观察者(比如摄像头),在一个视角下,一个物体.表面.边缘和背景之间形成的明显移动.评估两幅图像的变形. 光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: (1)运动物体在很短的时间内灰度保持不变 (2)给定邻域内速度向量场变化是缓慢的 这就是基本的光流约束方程,但是基本的光流约束方程的约束只有一个,而需要求出x,y方向

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

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

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

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

由于工程需要用到 Lucas-Kanade 光流,在此进行一下简单整理(后续还会陆续整理关于KCF,PCA,SVM,最小二乘.岭回归.核函数.dpm等等): 光流,简单说也就是画面移动过程中,图像上每个像素的x,y位移量,比如第t帧的时候A点的位置是(x1, y1),那么我们在第t+1帧的时候再找到A点,假如它的位置是(x2,y2),那么我们就可以确定A点的运动了:(u, v) = (x2, y2) - (x1,y1) 1.假设原图是I(x,y,z)  (这里是扩展到三维空间的,所以还有个z值)

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

光流分为稠密光流和稀疏光流 光流(optic flow)是什么呢?名字很专业,感觉很陌生,但本质上,我们是最熟悉不过的了.因为这种视觉现象我们每天都在经历.从本质上说,光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动(呵呵,相对论,没有绝对的静止,也没有绝对的运动).例如,当你坐在火车上,然后往窗外看.你可以看到树.地面.建筑等等,他们都在往后退.这个运动就是光流.而且,我们都会发现,他们的运动速度居然不一样?这就给我们提供了一个挺有意思的信息:通过不同目标的运动速度判断它们与我们的距离.一

Lucas-Kanade算法广泛用于图像对齐.光流法.目标追踪.图像拼接和人脸检测等课题中. 一.核心思想 给定一个模板和一个输入,以及一个或多个变换,求一个参数最佳的变换,使得下式最小化 在求最优解的时候,该算法假设目前的变换参数已知,并迭代的计算的增量,使得更新后的能令上式比原来更小.则上式改写为: 二.算法流程 1.初始化参数向量 2.计算及其关于导数,求得参数增量向量 3.更新, 4.若小于某个小量,即当前参数向量基本不变化了,那么停止迭代,否则继续2,3两步骤. 三.具体做法 对做一阶

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

CV界的明星人物们 来自:http://blog.csdn.net/necrazy/article/details/9380151,另外根据自己关注的地方,加了点东西. 今天在cvchina论坛上看到的一篇帖子,总结了当前CV界最火的一些人.列举的比较全面了.bfcat还想补充几个,加在后面了. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized c

        CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”.这是图像分割领域内最经典的算法.主页:www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/ (补充:Jianbo Shi还有一个经典的工作就是KLT点跟踪算法,虽然KLT三个字母里面没

以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

理解物体运动主要包含两个部分:识别和建模 识别在视频流后续的帧中找出之前某帧镇南关的感兴趣物体 寻找角点 可跟踪的特征点都称为角点,从直观上讲,角点(而非边缘)是一类含有足够信息且能从当前帧和下一帧中都能提取出来的点 Harris 角点位于图像二阶导数的自相关矩阵有两个最大特征值的地方,这在本质上表示以此点为中心周围存在至少两个不同方向的纹理,正如实际的角点是由至少两个边缘相交于一点而产生 cvGoodFeaturesToTrack 采用Shi 和Tomasi提出的方法,先计算二阶导数,在计算特

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言 在dsp开发中,为了节省开发时间和难度,TI将一些成熟的算法封装为模块,供开发者使用.如果能充分利用这些算法支持库,对于加快dsp开发进程与提高代码质量.稳定性有非常大的帮助.VLIB是一个经过深入优化的计算机视觉算法库,支持C64x和C64x+处理器内核,提供了如下图所示的功能函数接口. 下面是在DSP6455上进行的测试实验总结: Canny 算子 好的 检 测 : 算法能够尽可能多地标识出图像中

在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE. 2.Opencv库build文件夹说明 打开build文件夹,可以看到如下文件: 其他的文件夹都是一些编译工具文件及兼容文件,这里重点需要关

对这个的学习一直都在,感觉到了这本书很强大呀!!! ch2---安装ubuntu:安装kdevelop. ch3---安装eigen3---几何模块:安装Pangolin可视化. ch4---安装Sophus---eigen的扩展,包换李群.李代数. ch5---安装opencv 3.1.0 :安装 PCL点云库. ch6---安装ceres solver :安装G2o---图优化. ch7---特征点法 2d-2d:对极几何约束求解相机运动 3d-2d:PNP(Perspective-n-po