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....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。这是LK光流法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度，需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK光流算法原理的数学推导： 假设前一帧时间为t， 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...写成矩阵形式： 当然两个未知数，9个方程，这是一个超定问题，采用最小二乘法解决： 写成如下形式： 根据上式通过累加邻域像素点在三个维度的偏导数并做矩阵运算，即可算出该点的光流
Horn–Schunck光流算法[1]是一种全局方法估算光流场。...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。...理想的光流场，应该使这两项的值最小：即灰度变化小（亮度恒定）并且速度变化小（小运动）。 这是一个泛函的极值问题，可以用欧拉-拉格朗日方程求解。...其中上式中： ? 求导， 得到下式： ? 上式中Δ是拉普拉斯算子操作： ? 实际计算中可以用下面的式子代替拉普拉斯操作： ? 拉普拉斯操作替换后化简为下式： ? ...直到满足如下条件，退出迭代，得到光流u, v值： ? 其中： ?
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 [1]。 LK光流法有三个假设条件： 1....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。这是LK光流法独有的假定。因为为了求取x,y方向的速度，需要建立多个方程联立求解。而空间一致假设就可以利用邻域n个像素点来建立n个方程。...LK光流算法原理的数学推导： 假设前一帧时间为t， 后一帧时间为t+δt。则前一帧I的像素点I(x, y, z, t)在后一帧中的位置为I(x+δx, y+δy, z+δz, t+δt )。...根据上式通过累加邻域像素点在三个维度的偏导数并做矩阵运算，即可算出该点的光流(Vx,Vy)。
视频光流是视频亮度的运动信息描述，对视频中运动对象轨迹进行标记的一种常用方法。
存在的问题是光流通常很稀疏，而且特征提取和精确匹配也十分困难。 基于区域的方法先对类似的区域进行定位，然后通过相似区域的位移计算光流。这种方法在视频编码中得到了广泛的应用。然而，它计算的光流仍不稠密。...3)基于能量的方法 4)基于相位的方法 5)神经动力学方法 3.稠密光流与稀疏光流 除了根据原理的不同来区分光流法外，还可以根据所形成的光流场中二维矢量的疏密程度将光流法分为稠密光流与稀疏光流两种。...稠密光流 稠密光流是一种针对图像或指定的某一片区域进行逐点匹配的图像配准方法，它计算图像 上所有的点的偏移量，从而形成一个稠密的光流场。通过这个稠密的光流场，可以进行像素级别的图像配准。...Horn-Schunck算法以及基于区域匹配的大多数光流法都属于稠密光流的范畴。 由于光流矢量稠密，所以其配准后的效果也明显优于稀疏光流配准的效果。...稀疏光流 与稠密光流相反，稀疏光流并不对图像的每个像素点进行逐点计算。它通常需要指定一组点进行跟踪，这组点最好具有某种明显的特性，例如Harris角点等，那么跟踪就会相对稳定和可靠。
基于python-opencv程序对光流法的理解 光流法的定义 Lucas-Kanade光流原理 Shi-Tomasi角点检测 python-opencv代码demo 光流法的定义 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...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。...，也是光流算法在当前帧找到特征点的新位置（浮点数） status 标志：在当前帧当中发现的特征点标志status==1，否则为0 err ：向量中的每个特征对应的错误率 输入值： prevImg...err相同 winSize ：在计算局部连续运动的窗口尺寸（在图像金字塔中） maxLevel： 图像金字塔层数，0表示不使用金字塔 criteria ：寻找光流迭代终止的条件 flags ：有两个宏
前言 光流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。...文章提供 python、c++ 代码。python 代码可以直接跑通。c++ 代码集成一个 class ，可以在自己工程中使用。...输出：当前帧光流预测框 特征点提取。对上一帧图片 preImage 提取目标框里的特征点，这里采取的是 fast 角点检测。...preImage、image 光流跟踪、在 image 中找出对应的特征点。 由特征点对应关系可以得出当前帧的目标框。...box); // 获取比检测框大pixeParam像素的框 void OpticalFlowLk(std::vector prePt); // 光流跟踪
光流法是比较经典的运动估计方法，本文不仅叙述简单明了，而且附代码，故收藏． 在空间中，运动可以用运动场描述。而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中不同图象灰度分布的不同体现的。...从而，空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场，光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势。 光流可以看作带有灰度的像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场。...光流法的主要任务就是通过求解光流约束方程求出u,v。但是由于只有一个方程，所以这是个病态问题。所以人们提出了各种其他的约束方程以联立求解。...我们知道对于背景，理想情况下，其光流应当为0，只有前景才有光流。所以我们并不要求通过求解光流约束方程求出u,v。我么只要求出亮度梯度方向的速率就可以了，即求出sqrt(u*u+v*v)。...而由光流约束方程可以很容易求到梯度方向的光流速率为 V = abs(Et/sqrt(Ex*Ex+Ey*Ey))。这样我们设定一个阈值T。
Artemij Amiranashvili1 Alexey Dosovitskiy2 Vladlen Koltun2 Thomas Brox1
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV4中新光流算法 - DIS光流 OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV...其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。...相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算，不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。...DIS光流算法 01 DIS(稠密逆搜索)光流算法主要有三个核心部分组成 对应关系的快速逆搜索 多尺度推理的快速光流 快速的变分求精 以前的FB光流基于多项式方式，是基于像素级别的光流估算、非常耗时、...OpenCV中的代码演示 02 创建DIS光流实例与调用计算光流 C++版本 Ptr algorithm = DISOpticalFlow::create(DISOpticalFlow
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FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 ...
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。 1....因此即使图像中的任何特征点消失，光流也有可能找到下一个看起来可能靠近它的点。对于稳健的跟踪，角点应该在特定的时间间隔内检测点。...过程图其一如下： 优化版的——稀疏光流特征点追踪效果如下： 找到特征点，每 30 帧对光流点向后检查，只保留还存在于屏幕中的特征点。...# 优化后的光流追踪—Lucas-Kanade tracker # （当不见检查下一个关键点的正确程度时，即使图像中的任何特征点消失，光流也有可能找到下一个看起来可能靠近它的点。...# OpenCV中的密集光流 # Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流（使用 Shi-Tomasi 算法检测到的角点）。
光流的计算 光流估计就是指利用时间上相邻的两帧图像，得到点的运动。满足以下几点假设： 前后两帧点的位移不大（泰勒展开） 外界光强保持恒定。...上面两式联立，可以得到， 上式中， 可以通过图像沿xx方向和yy方向的导数计算， 可以通过 计算。未知数是 ， 正是我们想要求解的每个像素在前后相邻两帧的位移。 上面就是光流估计的基本思想。...上述式子虽然给出了光流估计的思路，但是还是没有办法解出位移量。 L-K方法 Lucas-Kanade方法是一种具体的求解方法。...上式即是L-K方法求解光流估计问题的方程。 金字塔方法 在最开始的假设中，第一条指出点的位移应该是较小的。从上面的分析可以看出，当位移较大时，Taylor展开式一阶近似误差较大。...光流估计 https://xmfbit.github.io/2017/05/03/cs131-opticalflow/ 2.
前两期我们讲到：光流模块的作用、飞控融合光流数据的方法，本期继续讲光流模块使用过程中需要注意的问题。...主要问题包括倾角补偿和光流数据的距离伸缩：倾角补偿主要是因为当无人机产生倾角时，光流模块也会检测到位移，这是我们不想要的，所以需要利用IMU测得的倾角将这个值给补偿掉，不然无人机会左右摇晃。...具体的倾角补偿思路如图3，无人机开始处于状态1，发生小的倾角后，处于状态2，而此时对于光流模块而言，相当于无人机平移到了状态3，所以会测得Δx位移，而此时IMU测到了倾角β，当倾角较小时，Δx=H*tan...光流数据的距离伸缩主要是因为大部分光流模块输出的数据是像素位移，需要乘以高度后才能真正的表征无人机在物理世界中的位移，而凌启科技公司开发的双目测距及光流一体模块输出的光流数据本身就是无人机在物理世界中的位移
稀疏光流跟踪(KLT)详解 在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法，这个算法最早是有Bruce D....KLT算法工作有三个假设前提条件： 亮度恒定 短距离移动 空间一致性 亮度恒定 对象中任意像素点p(x,y)亮度值，在t-1时候的值，在t时刻移动(u, v)之后亮度值保持不变 ?...这样我们就得到了KLT光流等式与该窗口的的Hessian矩阵 ? ? 空间尺度不变性 通过建立每一帧的图像金字塔，实现尺度空间窗口目标对象搜索 ?...OpenCV中KLT演示代码实现 OpenCV中KLT算法API及其参数解释如下： void cv::calcOpticalFlowPyrLK( InputArray prevImg, // 前一帧图像...Size(21, 21), // 光流法对象窗口大小 int maxLevel = 3, // 金字塔层数，0表示只检测当前图像，不构建金字塔图像 TermCriteria criteria
LK光流法可用来跟踪特征点的位置。 比如在img1中的特征点，由于相机或物体的运动，在img2中来到了不同的位置。后面会称img1为Template（T），img2为I。...光流法有个假设： 灰度不变假设：同一个空间点的像素灰度值，在各图像中是不变的，也就是说T中特征点处的灰度，到了I中仍然是一样的灰度。 这就要求光照恒定，物体反射恒定，是个很强的假设。...现在要估计的是运动偏移量[dx, dy]，也就是光流。仅用一个点无法解，一般会取一个窗口内的像素，考虑它们具有相同的运动。...cost比前一次大（理论上cost是逐渐减小的） 上面就是最小二乘法求光流的大概步骤，具体如何求 Δ p \Delta p Δp，下面是高斯牛顿法解 Δ p \Delta p Δp，及迭代出光流(dx,...，根据img1中的keypoint kp1, 可以追踪到img2中的keypoint坐标为 kp2[i].pt = kp.pt + Point2f(dx, dy); 以上是单层光流，下面说说金字塔的多层光流
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。...这里有两个概念需要解释： 运动场，其实就是物体在三维真实世界中的运动； 光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。...基于梯度的光流法在使用中存在一些问题：第一，为了在计算光流方程时方便，一般会通过一阶泰勒级数逼近来线性化，因此当有大的运动矢量存在时会产生较大的误差，从而导致估计精度降低；第二，在进行预处理时，部分帧中噪声的存在...基于频率的方法又称为基于能量的方法，在使用该类方法的过程中，要获得均匀流场的准确的速度估计，就必须对输入的图像进行时空滤波处理，即对时间和空间的整合，但是这样会降低光流的时间和空间分辨率。
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的目标跟踪方法 五...二.光流法 这一部分《learing opencv》一书的第10章Lucas-Kanade光流部分写得非常详细，推荐大家看书。我这里也粘帖一些选自书中的内容。...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； （2）小运动，这个也必须满足，就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化，这样灰度才能对位置求偏导（换句话说，小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数...这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。...三.opencv中的光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数（当前帧位置已知，前后帧灰度已知），介绍如下（摘自opencv2.3.1参考手册）： [cpp
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