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

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

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.

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

Harris.Shi-Tomasi和亚像素角点都是角点,隶属于特征点这个大类(特征点可以分为边缘.角点.斑点). 一.Harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性较高,但是也可能出现有用信息丢失的情况. 函数:cornerHarris() void cv::cornerHarris ( InputArray  src,  //需要为8位单通道     OutputArray  dst,  //结果     int  blockSize, //领域大小     int  ksi

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 4. SUB-PIXEL MOTION COMPENSATION (SPMC) 5. OUR METHOD 5.1. Motion Estimation and SPMC 5.2. Detail Fusion Net 6. TRAINING STRATEGY 6.1. FlowNet 6.2. DF Network 7. 实验 论文:Detail-revealing Deep Video Super-

亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕

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

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:同一子图像的像素点有相同的运动. 1和3都相对好理解,对于2,换句话,可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数.如果距离比较大,那么求导之后是物体在这段时间内的平均速度,并不能反映物体在某一时

亚像素级的角点检测 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用OpenCV函数 cornerSubPix 寻找更精确的角点位置 (不是整数类型的位置,而是更精确的浮点类型位置). 理论 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还可以从 这个链接下载得到 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #inclu

一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确到亚像素级 因此需要先使用harris或shi-tomasi检测出角点,然后再调用cv::cornerSubPix()

在折腾中成长,在折腾中永生. 接着玩模板匹配,最近主要研究了3个课题. 1.创建模型的Optimization选项模拟(2022.5.16日) 这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手,切磋起来后面就还是和halcon比,于是有看了下create_shape_model这个函数,前面一直忙实现细节,对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意,几天一看,原来这里面还隐藏了比较深的细节.halcon原始的英文描述如下: For particularly large models, i

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帧的时候再找到A点,假如它的位置是(x2,y2),那么我们就可以确定A点的运动了:(u, v) = (x2, y2) - (x1,y1) 1.假设原图是I(x,y,z)  (这里是扩展到三维空间的,所以还有个z值)

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src; src = imread(); if (src.empty()){ printf("Can not load Image..."); ; } imshow("input Image&quo

Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSubPix(img_gray1, vec_points, winSize, zerozone, tc);

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; /// Global variables Mat src, src_gray;

文章转载自:https://blog.csdn.net/sgfmby1994/article/details/68489944 光流是图像亮度的运动信息描述,这种运动模式指的是由一个观察者(比如摄像头),在一个视角下,一个物体.表面.边缘和背景之间形成的明显移动.评估两幅图像的变形. 光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: (1)运动物体在很短的时间内灰度保持不变 (2)给定邻域内速度向量场变化是缓慢的 这就是基本的光流约束方程,但是基本的光流约束方程的约束只有一个,而需要求出x,y方向

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,

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