原文:光流算法:Horn–Schunck光流讲解

光流理论 光流 optical flow 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。 光流法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对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。 光流场是一个二维矢量场,它反映了图像上每一点灰度的变化趋势,可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场。它包含的信息即是各像点的瞬时运动 ...

2020-10-09 16:43 0 672 推荐指数:

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Horn-Schunck光流

关于光流法请看我之前的博客Lukas-Kanade光流法。这里介绍Horn-Schunck光流法。 Horn-Schunck光流法求得的是稠密光流,需要对每一个像素计算光流值,计算量比较大。而Lucas-Kanade光流法只需计算若干点的光流,是一种稀疏光流。 数学原理这里就不介绍了,直接说 ...

Sat Oct 31 06:55:00 CST 2015 1 3819
HornSchunck 光流法与其算法理解(gup cuda)

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 ...

Thu Jun 19 13:52:00 CST 2014 0 5106
自己实现的一个光流算法

自己实现的一个光流算法,通过模式搜索匹配的方式计算相邻两张图片的平移量。 模式匹配:选择方块模式或者X形模式,在两个图片中,将该模式像素灰度值做差并求和,相差最小的认为上最匹配的。 多模式匹配:在图片中选择多个位置,检索最符合的位置,最后将多个位置的匹配结果作平均值。 经过测试,在草地 ...

Sun Apr 08 05:15:00 CST 2018 0 3138
光流算法的理解与实现

    光流估计实际上是根据两张连续的帧,去估计两帧之间 pixel-wise(基于物体像素)的光流。凡是有关估计相关的东西,卷积神经网络经过大量数据学习后都能拟合,只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet 开辟了这个工作,同时也发布了一个光流估计的数据集。     光流追踪法 ...

Mon Jun 21 00:59:00 CST 2021 0 154
LK光流算法的三个假设

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 ...

Wed Sep 12 00:09:00 CST 2018 0 1060
LK光流算法公式详解

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 ...

Sun Mar 19 04:47:00 CST 2017 0 13052
算法分析】Lucas–Kanade光流算法

作者:gnuhpc@gmail.com 简介:在计算机视觉中,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。光流的概念:(Optical flow or optic flow)它是一种运动模式,这种运动模式指的是 ...

Wed Dec 05 06:00:00 CST 2012 4 35545
Lucas–Kanade光流算法学习

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 ...

Sun Mar 27 21:55:00 CST 2016 0 9985
 
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