还有一种算法称为“稀疏光流”,仅仅只跟踪图像中某些点的子集,该算法通常是快速且可靠的,因为其将注意力只放在容易跟踪的特定点上,稀疏跟踪的计算成本远远低于稠密跟踪,这也导致了后者的研究基本被限制在了学术圈。 二Lucas Kanade稀疏光流算法: 2.1 简要介绍 Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade在1981年提出了Lucas ...
有一种替代类算法被称为“稀疏光流”,仅仅跟踪图像中某些点的子集。 Lucas-Kanade稀疏光流法 假设先验 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...
Lucas-Kanade(LK)光流算法是一种经典的稀疏光流算法,用于估计图像中特征点的运动方向和速度。它基于局部亮度恒定假设,即相邻帧之间的像素亮度不变,从而计算特征点的位移。以下是Lucas-Kanade算法的数学原理: 假设我们有两个相邻帧的图像,参考帧为I(x, y)、当前帧为I(x + Δx, y + Δy),其中(x, y)为特征...
光流法是一种用于估计图像中像素或特征点运动的方法,广泛应用于运动估计、目标跟踪、视频处理等领域。Lucas-Kanade稀疏光流算法是其中一种具有代表性的算法,具有计算速度快、精度高的优点。 二、算法原理 Lucas-Kanade稀疏光流算法的基本思想是利用运动估计的方法,通过比较相邻帧之间的特征点像素变化来估计运动矢量。该算...
2.Lucas-Kanade 稀疏光流法(Lucas-Kanade Method for Sparse Optical Flow) Lucas-Kanade算法最早在1981年提出,最初为密集光流法。因为本方法很容易应用在图片像素子集中,所以变成了一种重要的稀疏光流法。Lucas-Kanade算法只依赖于围绕关键点的小窗口推断出的局部信息。这导致了Lucas-Kanade算法不能检测到物体的快速运...
Lucas-Kanade算法最初也是计算稠密光流的,后来成为求稀疏光流的一种重要方法,这里要介绍的是金字塔LK算法: 在Python函数原型为:nextPts, status, err = calcOpticalFlowPyrLK(prevImg, nextImg, prevPts[, nextPts[, status[, err[, winSize[, maxLevel[, criteria[, flags[, minEigThreshold]]]) 参数说明...
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 ...
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...
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...
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...