import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture("D:/Workspace/week2/test/test_256_12.mp4") ret, frame1 = cap.read() prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = np.zeros_like(frame1) hsv[...,1] = 255 num = 1 while(1): ret, frame2 =

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

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.

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

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

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

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

def sequence(disorder='', separators=''): arrays = disorder.split(separators) def desc(): for i in range(1, len(arrays)): for j in range(len(arrays) - i): if arrays[j] < arrays[j + 1]: temp = arrays[j] arrays[j] = arrays[j + 1] arrays[j + 1] = temp r

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

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性

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

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

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,

1.大部分情况下,你拥有一个单方法类的原因是需要存储某些额外的状态来给方法使用. 此种情况下可以使用闭包代替,参考 javascript的闭包计数器实现,python实现各种方法来实现计数器 关于这个计数器闭包和类各有千秋吧,但如果不是但方法的类,使用闭包模拟面向对象,那肯定是没有使用类好,类不光是封装了,还可以继承,代码结构也更清晰. 将单方法的类转换为函数 问题 你有一个除 __init__() 方法外只定义了一个方法的类.为了简化代码,你想将它转换成一个函数. 解决方案 大多数情况下,可以

原文:https://blog.csdn.net/yunzifengqing/article/details/81941592 问题描述:有6名犯罪嫌疑人A.B.C.D.E.F,已知如下事实: A.B至少有1人作案: A.E.F三人中至少有2人参与作案: A.D不可能是同案犯: B.C或同时作案,或与本案无关: C.D中有且仅有1人作案: 如果D没有参与作案,则E也不可能参与作案.请推理出谁作了案. 下面是人工逻辑推理: 假设1:A参与作案,则 B可能参与作案(A.B至少有1人作案): E.F至