光流估计 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。 - 亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。 - 小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才能用前后帧之间单位位置变化 ...

首先：头文件要加 #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" 不加cvCalcOpticalFlowHS函数没法调用 大体步骤： 1、 抓取视频 img1 、 img2 2、求 光流 3、根据光流数据 画线 ...

1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明：old_gray表示输入图片，mask表示掩模，feature_params:maxCorners=100角点的最大 ...

2021-02-25 9 min read # 火车 # 艺术设计 # opencv # 计算机视觉 # 自动化 # python # 数字图像处理 ...

使用dense_flow求取图像的光流图像，原项目地址： https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法，输出为 flow_x 和flow_y 两个图像。 因为输入同程序要求不同（视频 -> 连续帧图像 ...

一 简介 在视频序列中，物体帧间移动可表示为物体的运动速度 ，该运动速度即为光流。通过数学建模，光流可表示为图像空域差分（XY平面梯度）与图像帧间差分（相邻两帧图像差）的函数。理想情况下，我们可以计算出图像上每一个点的运动速度，但存在两点问题： 1）光滑平面上图像空域差分与图像 ...

原文:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604 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 ...

使用稀疏光流跟踪算法，可以实现关键点跟踪。大概流程为：首先在上一帧图像中检测出关键点，然后在下一帧图像中评估关键点位移量。如果下一帧图像以统一的方向偏移，则可以剔除该偏移以达到视频稳像效果。 关键点检测是稀疏光流跟踪基础，一般情况下，关键点为角点，边缘上的点由于孔径问题难以在系数 ...