其中稀疏光流估计算法为Lucas-Kanade算法,该算法为1981年由Lucas和Kanade两位科学家提出的,最为经典也较容易理解的算法,下文将以此为例介绍传统光流算法。 对于最新的深度学习光流估计算法,FlowNet的作者于2015年首先使用CNN解决光流估计问题,取得了较好的结果,并且在CVPR2017上发表改进版本FlowNet2.0,成为当时
光流估计和视差估计是计算机视觉领域中常用的两种技术,用于分析图像或视频中的运动信息。它们的区别如下: 1. 定义: - 光流估计:光流估计是通过分析连续帧之间的像素亮度变化来估计场景中的运动信...
空间一致:一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点,且邻近点速度一致。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。所以需要连立n多个方程求解。 Lucas-Kanade 算法 光流估计函数:cv2.calcOpticalFlowPyrLK(): 参数: prevImage 前一帧图像 nextImage 当前帧图像 prevPts 待跟踪的特征...
与SPyNet相比,LiteFlowNet分离了特征提取和光流估计的过程,这有助于更好地平衡效果和模型size。 第二个原则是对提取特征warp替代图像warp,FlowNet2和SPyNet使用之前的光流估计将第二张图像warp到第一张图像,然后使用warp的图像和第一张图像继续生成的特征迭代优化光流。这两个步骤可以通过直接warp由编码器计算的第二幅...
FlowNet是第一个用CNN来估计光流的工作,并将光流估计这个问题看做成一个有监督的问题。其实说白了,光流估计就要根据两张连续的帧,去估计(也就是,猜)两帧之间pixel-wise的光流。凡是有关估计相关的东西,CNN都很在行,只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet就开辟了这个工作,也创造了一个数据集。
光流估计 1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点 参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点...
Meta发布清晰、通用、实时的光流估计! 由于标注成本高昂,近期的许多工作都集中在无监督训练的光流上。无监督光流网络不依赖于地面真实标签,而是依靠两个关键原则来定义损失。首先,亮度恒定假设跨帧对应的点应该保持相似的局部外观。其次,光流场应该在空间上平滑。然而,这些假设在遮挡区域(前景对象覆盖了背景外观)和运动...
根据是否选取图像稀疏点进行光流估计,可以将光流估计分为稀疏光流和稠密光流,如图2,左图选取了一些特征明显(梯度较大)的点进行光流估计和跟踪,右图为连续帧稠密光流示意图。 图2-2 左图 稀疏点光流,右图 稠密光流 稠密光流描述图像每个像素向下一帧运动的光流,为了方便...
FlowNet2希望在传统光流估计算法和轻量级光流CNN中已经建立的认知之间搭建对应的关系;从早期工作成果LiteFlowNet发展而来的轻量级卷积网络LiteFlowNet2,通过提高流场精度和计算时间更好地解决光流估计问题。 主要贡献有如下几点: 轻量级级联式流场推理:提高了光流估计的准确性,允许网络...
目前应用光流估计技术知名度最高的深度学习模型是用于动作识别的双流网络(Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos ) 其结构图如下图所示: Spatial stream ConvNet: 输入为单张视频帧 (因为数据集中的视频时长比较短,训练和测试时都是随机抽一张视频帧作为输入),负责提取静态帧的外观特征...