Lucas-Kanade算法总结 Lucas-Kanade算法广泛用于图像对齐、光流法、目标追踪、图像拼接和人脸检测等课题中。 一、核心思想 给定一个模板 和一个输入 ,以及一个或多个变换 ,求一个参数最佳的变换 ,使得下式最小化 在求最优解的时候,该算法假设目前的变换参数 已知,并迭代的计算 的增量 ,使得更新后的 能令上式...
【opencv学习】光流算法以及物体追踪算法(Lucas-Kanade算法) 正所谓的光流估计,就是在视频的前后帧的分析中,能分析出图中的一些object的移动方向和速度,可以做目标追踪使用。 Lucas-Kanade算法改进 经典的光流估计是Lucas-Kanade 算法,这个算法是基于下列的三个基本假设: 也称之为三个约束。 1:亮度恒定:同一个像素...
光流计算(Lucas Kanade算法): 迭代计算: 亚像素精度计算: 参考文献: 光流问题描述: I 和J 是两张2D灰度图像,它们的灰度值用 I(x)=I(x,y) 和J(x)=J(x,y) 来表示,其中 x=(x,y) 表示像素点的位置。记 I 是光流中的第一张图像, J 是光流场中第二张图像。左上角的像素点坐标为 (0,0) ,右...
个人觉得从Least Squares推导Lucas-Kanade思路非常清楚,容易理解。 你可以读读Wikipedia上的推导,或者google搜Lucas-Kanade。推导都有点玄幻。 Wikipedia Lucas Kanade Method:https://en.wikipedia.org/wiki/Lucas%E2%80%93Kanade_method Implementation 实现 代码链接:https://github.com/yimuw/yimu-blog/tree/master/...
Lucas–Kanade光流算法学习 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。 光流(Optical flow or optic flow)是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛、摄像头等)和背景之间形成的明显移动。光流技术,如运动检测...
Lucas-Kanade算法，一个基于光流的稀疏特征点估计技术，其核心数学原理基于相邻帧间局部亮度的恒定性。首先，我们有两个帧，参考帧I(x, y)和当前帧I(x + Δx, y + Δy)，特征点位于(x, y)，位移为(Δx, Δy)。算法的关键是利用泰勒级数逼近，假设两帧间亮度变化微小，得出光流方程：I(x ...
1. Lucas-Kanade算法的基本原理 1.1图像亮度恒定假设 Lucas-Kanade算法基于一个重要的假设,即在一个像素的领域内,其亮度保持不变。这意味着物体的运动引起的像素强度变化主要是由于光照变化或者物体表面的阴影等因素引起的。 1.2光流方程 Lucas-Kanade算法通过求解光流方程来估计物体的运动。光流方程描述了像素在图像序列...
Lucas-Kanade(LK)光流法 LK光流法于1981年提出,最初是用于求稠密光流的,由于算法易于应用在输入图像的一组点上,而成为求稀疏光流的一种重要方法。 LK光流法在原先的光流法两个基本假设的基础上,增加了一个“空间一致”的假设,即所有的相邻像素有相似的行动。也即在目标像素周围m×m的区域内,每个像素均拥有相同...
光流法，以Lucas Kanade算法为代表，是一种研究视频序列中像素点运动估计的技术。主要目标是确定一个图像中点在连续帧中的位置变化，常用于物体运动检测和相机自运动估计。其中，稀疏光流算法，如LK算法，尤为关键，它通过聚焦于图像中特定兴趣点的局部信息，实现快速且相对可靠的点跟踪，尽管计算成本相对较...
LK光流全称为Lucas-Kanade光流,算法原理比较好理解,首先,LK光流对应用场景提出了三个假设先验: 亮度恒定:假设像素在运动过程中亮度(灰度值)恒定,其实这是大部分计算机视觉任务都需要的一个先验。 像素偏移小:检测光流的两帧之间不能有过大的motion,否则LK光流会检测失败。