1. 基于Horn-Schunck模型的光流算法 1.1     光流的约束条件 光流 的假设条件认为图像序列,在时间t 的某一像素点与在时间t+1的这一像素点的偏移量保持不变,即 .这就是灰度值守恒假设,通过Taylor展开,就能得到光流的约束条件(OFC): ,其中下标表示图像的梯度. 1.2     Horn-Schunck 模型 1981年,Horn和Schunck根据同一个运动物体的光流场具有连续.平滑的特点, 提出一个附加约束条件,将光流场的整体平滑约束转换为一个变分的问题.它的能量

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. 数学原理推导: 仍然是两帧图像I(x, y, t), 和I(x+δx, y+δy,

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

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

openCV光流法追踪运动物体 email:chentravelling@163.com 一.光流简单介绍 摘自:zouxy09 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相应关系.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,光流是因为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. 研究光流场的目的就是为了从图片序列

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

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

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

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了

前言 若假定一个局部区域的像素运动是一致的,则可以用这个新的约束条件替代前文中提到的全局速度平滑约束条件.这种光流算法就叫做 LK 光流法. LK 光流法的推导 首先,需要推导出光流约束方程. 这一步和前文 HS 光流法中的光流约束方程推导是一样的. 分析某像素点附近 n x n 区域,假定局部区域的像素运动是一致的,则可以建立类似如下形式的 n * n 个方程: (1) 如果在这个窗口内包含两条或以上边缘,则可以求解此系统方程. 下面将此系统方程写成向量式: (2) 这里的 u 是速度向量.

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any

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假设: 1. 运动

光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表,所以要include<list><vector>1.读取文件定义图像存储路径用stringstring path_dataset=argv[1];associate文件地址string associate_file=path_dataset+"/associate.txt";读取associate_file.ifstream fin(associate_fil

光流法draw_flow()函数报错 import cv2 from scipy import * def draw_flow(im, flow, step=16): """ Plot optical flow at sample points spaced step pixels apart. """ h, w = im.shape[:2] y, x = mgrid[step / 2:h:step, step / 2:w:step].resha

转载网址:https://blog.csdn.net/weixin_38203573/article/details/79787499 特征点法: 通过特征点匹配来跟踪点,计算几何关系得到R,t,BA来优化R,t,流程大致如下: 直接法: 直接法是从光流法演变而来的,是基于灰度不变假设,计算最小光度误差来优化R,t,流程大致如下: 光流法: 基于灰度不变假设,把特征点法中的描述子和匹配换成了光流跟踪,之后求解R,t的过程是一样的,流程大致如下: 那么这三种方法的优缺点各是什么呢,近期在学了视觉s

DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集. 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集. 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感. 3) 聚类结果没有偏

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

OpenCV版本: 3.2.0 例程文件目录/samples/cpp/lkdemo.cpp 原始程序是采集相机数据,台式机没有摄像头,用Euroc测试集,偷ORB_SLAM2 /Examples/Monocular/mono_euroc.cc里的LoadImages函数读取数据 在cpp目录下新建一个自己的目录mylk,拷贝lkdemo和example_cmake目录下的CMakeLists.txt并修改: add_executable(lk_example lkdemo.cpp) target

冒泡排序原理 冒泡排序对一个数组里的数字进行排序,把数组里两个相邻的数比较大小,将值小的数放在前面,把大的数往后面放,当然这种排序是升序,即从小到大.举例说明$array = [64, 56, 31, 68, 6];数组中有五个元素,按照原理说法,再详细说一下做几轮比较和比较的细节.第一轮[64, 56, 31, 68, 6]: 第一次比较是拿64和56比较,也就是$array[0] 和 $array [1] 比较,因为64比56大,那么56放在前面,64放在后面,结果为 [56, 64, 31