光流是相机或物体运动引起的两连续帧图像中物体的运动模式, 是一个二维的位移向量场, 每一个向量表示第一个点到第二个点之间的位移
这篇博客将介绍光流的概念以及如何使用 Lucas-Kanade 方法估计光流，并演示如何使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 来跟踪视频中的特征点。
optical flow （光流） 表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
在深入理解自监督注意力（self-supervised attention）的含义之前，让我们先来了解一下光流估计（optical flow estimation）的直觉，以及它为何被人类和计算机视觉系统共同采用作为一种目标跟踪方法。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
昨天公众号中收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
在之前的几篇关于OpenCV的文章中我集中介绍了OpenCV中比较常用的操作和函数.在我们基础的学习中,这些函数其实在图像进行预操作的过程中已经够用了.因此在之后的文章中,我们要继续深入使用OpenCV中的一些函数来去实现几个简单的实例.能够在学习的过程中获得满足感.
光流法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。一般而言，光流是由于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。 简单来说，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”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征，例如轮廓，感兴趣的点或区域，对象的边界框或其他图像。 因此，处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像，还要显示有关其功能的其他信息。
本文是对中科院自动化所和腾讯微信AI团队共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《DMRM: A Dual-channel Multi-hop Reasoning Model for Visual Dialog》进行解读，相关工作已开源。
为解决目前视觉对话系统中视觉语言两个模态之间的多轮指代、推理以及信息对齐等问题，自动化所陈飞龙博士、许家铭副研究员和徐波研究员等人与腾讯一起共建了一种双通道多步推理视觉对话生成模型，使得模型从视觉和语言两个方面丰富问题的语义表示，更好地针对问题生成高质量答复。相关成果被AAAI2020录用。
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
赛灵思专栏 作者：前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 在这篇文章中，前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 针对嵌入式视觉方面的问题进行了介绍，并解读了赛灵思 All Programmable Zynq® SoC 的独特解决方案。希望能为读者了解该领域的问题有所帮助。 一、嵌入式视觉四大普遍趋势 嵌入式视觉可划分为两个高级类别；感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。 在民用领域，目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用中最热门的话题之一。对许多
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
如何学习OpenCV 一：学习OpenCV三个阶段 人工智能带火了计算机视觉的人才需求，作为计算机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎，市场需求大增，很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军，这其中很多人他可能懂应用编程，但是计算机视觉零基础，一般都是我要识别个什么，而且还有时间限制，一般都是一个月左右时间，急功近利的心态可见一斑，学了几个API之后看到了点效果就觉得OpenCV也没什么嘛，感觉跟我搞应用开发一样啊，很快上手啦，就在这个时候发现应用场景稍微有点改变，之前那一点点的效果也没有了，什
和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。
Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
加载分类器：使用OpenCV中的Haar分类器或Cascade分类器来检测感兴趣物体的位置。这些分类器是使用机器学习方法训练得到的，可以在图像中检测出目标物体的位置。
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题：
在相邻的两帧图像中，点(x,y)发生了位移(u,v)，那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下：
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行，实现对OpenCV图像处理程序的加速运行，当前支持加速的模块包括如下：
想要了解什么是自监督注意力机制，我们可能需要先去了解什么是光流估计（optical flow estimation），以及它为何被人类和计算机视觉系统作为一种目标跟踪方法。
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
作者 黄志标：中国科学院大学硕士，京东AI与大数据部算法工程师。 擅长图像检索、深度学习领域。曾参与京东的上亿重图检测项目，目前主要负责京东全景主图、视频审核项目。 安山：山东大学机器人研究中心硕士，京东AI与大数据部资深算法工程师。 研究兴趣为大规模图像检索、计算机视觉。负责京东图像搜索引擎、知识产权保护、深度学习算法移动化。在计算机视觉领域获得2项发明专利授权，另有十余项专利申请。 据京东财报显示，京东集团第二季度净利润达9.765亿，年度活跃用户达2.583亿，订单完成量为5.912亿。扎实的用户基
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
OpenCV做图像处理的同学应该特别熟悉。Open Source Computer Vision Library 开源的计算器视觉库。
我们在学习完稀疏光流跟踪完后，我们再学习一下稠密光流对象跟踪，稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流，故计算耗时，速度慢。一般来说我们在平时应用上可能会用到的比较少，在这里我们就简单讲解一下。
有一种计算机的技术，专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量，这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性，并跟踪真实的物体运动。
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
不务正业预警 眼看着一个学期又告一段落，几个月来拢共还是没写几篇博客。不过手头上倒是还积累着不少资料值得一写，趁着新春得闲可以好好梳理梳理了。
老师让我评价一下别人的一个跟踪效果，只有带跟踪框的视频，所以需要检测这个框，用了下投影，最早用matlab写的一个脚本，很简单，转到opencv里反而有些麻烦，老不用忘得很厉害，昨天搞了2个小时可以运行了，中间用到图像像素和通道的操作，顺便做个总结： 灰度图像，加的红色框，我想做的是检测到这个红色框的四个顶点的位置，比如下面这个图：
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频，人们对视频的研究和应用的关注不断增强。光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。本文首先介绍了什么是视频光流估计；再介绍光流估计的算法原理，包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2；最后，介绍了视频光流估计的若干应用。希望对光流估计的算法和应用有个较为全面的介绍。
针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法 。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成 。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。
对Core模块大量像素级别的操作函数与Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度又有提升
光流估计是计算机视觉领域的重要任务，其可以估计图像序列中每个像素的运动矢量。光流估计在许多应用中都有广泛的应用，例如视频压缩、运动分析和场景理解等。LiteFlowNet3 是一个轻量级的光流估计模型，本文将对其进行详细讲解。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
