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

光流(optical 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.一些比较远的目标,例如云.

Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network   spynet  本文将经典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相结合,以一种 coarse to fine approach,进行光流的计算.This estiamates large motions in a coarse to fine approach by warping one image of a pair

Optical Flow related Tutorials 2017-04-01 10:50:55 Reference: 1. http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7581642 2.

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 光流(optical flow)和openCV中实现 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

作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.com/nenya33/p/7122701.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明:必须在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 学习了一篇用CNN做光流的paper,简称FlowNet. 1. 论文题目  FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks 2.背景 为什么想到用CNN做光流:最近提出的CNN架构可以做逐

Optical flow estimation Traditional Method Variational approach TVL-1 [1] Deep Method Supervised FlowNet [6] FlowNetC [6] FlowNetS [6] FlowNet2.0 [3] SpyNet [5] LiteFlowNet [7] PWCNet [4] Unsupervised MotionFlowNet [2] 接下来的几篇文章将详细分析这几个模型: 参考文献: [1] A

Optical flow estimation Traditional Method Variational approach TVL-1 Deep Method Supervised FlowNet FlowNetC Unsupervised

光流适用在连续的图像系列(视频流)中,描述本身或画面目标的运动状态:在目标跟踪.运动分析.甚至slam中都有广泛应用. opencv里就有不少光流算法,其中很经典也是当前被调用最多的的Lucas-Kanade算法:参看 calcOpticalFlowPyrLK(...) 2006年,Edward Rosten在各种慢速角点检测中给出了一种快速角点检测方案,取名FAST;后续也有相关改进. http://www.edwardrosten.com/work/fast.html http://www6

      ICCV 2015:21篇最火爆研究论文 ICCV 2015: Twenty one hottest research papers   “Geometry vs Recognition” becomes ConvNet-for-X Computer Vision used to be cleanly separated into two schools: geometry and recognition. Geometric methods like structure from

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

Abstract 在图像中简历稠密匹配是很重要的任务, 包括 几何匹配,光流,语义匹配. 但是这些应用有很大的挑战: 大的平移, 像素精度, 外观变化: 当前是用特定的网络架构来解决一个单一问题. 我们提出了一个 universal 网络框架,我们获得了高精度和鲁棒性,对于大的平移,通过全局和局部相关层. 我们提出的GLU-Net是SOTA的. 1. Introduction 在几何匹配任务中[18],有相同场景的不同视角. 光流[4,20]目标是估计准确的像素级别的位移. 在语义匹配任务中[1

Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记 arXiv 摘要:本文解决了模拟新的视频帧的问题,要么是现有视频帧之间的插值,要么是紧跟着他们的探索.这个问题是非常具有挑战性的,因为,视频的外观和运动是非常复杂的.传统 optical-flow-based solutions 当 flow estimation 失败的时候,就变得非常困难:而最新的基于神经网络的方法直接预测像素值,经常产生模糊的结果. 于是,在此motivation的基础上,作者

Git Flow 是什么 Git Flow是构建在Git之上的一个组织软件开发活动的模型,是在Git之上构建的一项软件开发最佳实践.Git Flow是一套使用Git进行源代码管理时的一套行为规范和简化部分Git操作的工具. 2010年5月,在一篇名为"一种成功的Git分支模型"的博文中,@nvie介绍了一种在Git之上的软件开发模型.通过利用Git创建和管理分支的能力,为每个分支设定具有特定的含义名称,并将软件生命周期中的各类活动归并到不同的分支上.实现了软件开发过程不同操作的相互隔离

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

结构感知图像修复:ICCV2019论文解析 StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware Appearance Flow 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ren_StructureFlow_Image_Inpainting_via_Structure-Aware_Appearance_Flow_ICCV_2019_paper.pdf Source co

在行为识别的iDT算法中,主要使用了HOG,HOF,MBH和Dense Trajectory四种特征.这里主要对前三者进行介绍. 1. HOG特征(histogram of gray) 此处HOG特征的介绍转载了zouxy09大神的文章  http://blog.csdn.NET/zouxy09/article/details/7929348/ 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很