mask=np.zeros_like(first_frame)whileTrue:ret,frame=cap.read()ifnotret:breakgray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算光流flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(first_gray,gray,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0)# 计算光流的角度和幅值magnitude,angle=cv2.cartToPolar(flow[...,0],flow[...,1])#...
给定领域内的速度向量变化是缓慢的。 2.2 光流约束方程 以上就是基本的光流约束方程,约束只有一个,方程解不出来,LK光流算法考虑到像素的领域,将问题转变为计算某些点集的光流,通过联立多个方程,从而让方程有解。 2.3 LK光流算法 在计算机视觉领域,Lucas-Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。当下比较流行和常...
在Python中使用OpenCV(cv2)库计算两张图片之间的光流,可以按照以下步骤进行。这里我们将使用Farneback方法,它是一种密集的光流计算方法,适用于连续两帧图像之间的光流估计。 1. 读取两张图片并转换为灰度图 首先,我们需要读取两张图片,并将它们转换为灰度图,因为光流计算通常在灰度图像上进行。 python import cv2 impo...
1. 初始化(x', y') = (x, y) 2. 计算(u, v),详细步骤参考《进阶篇》 3. 通过偏移量(u, v): x' = x +u; y' = y + v 移动窗口 4. 重新计算Ⅰt 5. 重复步骤 2-4,直到有小的变化 解决完大运动问题,接下来让我们再重新审视一下小运动假设 请问上图这个运动他足够小吗? - 显然不是 ...
减少分辨率,减少像素点,从粗糙到精细的光流估计 ● 过程: • 顶层:level1 - 应用L-K得到从第一帧(image 1)到第二帧 (image 2) 的流的流场。 - 应用此流场将第一帧向第二帧变形。 - 对于该经第一张变形的图像重新运行L-K,以获得从变形图片到第二帧的流场。
运动图像分析是计算机视觉中的一项重要任务,其中的关键技术之一就是光流计算.光流不仅携带了被观察物体的运动信息,还携带有被观察物的三维结构,传感器参数,非刚性物体的局部弹性形变,甚至流体运动的矢量结构特征等丰富信息.通过光流我们可以了解物体许多重要的运动特性,在运动图像计算与分析中光流扮演着非常重要的角色. 本文...
一种常见的做法是计算光流矢量的均方根(RMS)作为晃动程度的度量。 将晃动程度随时间的变化情况可视化展示。 基于Lucas-Kanade光流算法的图像序列晃动程度计算是一种有效的方法,可用于多种应用场景。通过计算图像序列中像素点的光流矢量,并定义合理的晃动程度指标,可以有效地量化图像序列的晃动程度。此外,通过算法优化可以...
本书首先介绍了常见的平面光流计算方法:基于变分的光流计算方法、基于局部邻域约束的光流计算方法、基于匹配的光流计算方法、基于能量的光流场计算方法、基于相位的光流场计算方法、基于张量的光流场计算方法等,其次,本书介绍了光流在无人机导航中的应用:基于直线光流场的飞行器姿态估计、基于稀疏光流场的地面特征提取技术...