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:...
Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade在1981年提出了Lucas Kanade(LK)算法试图计算稠密光流。然而该方法容易应用到输入图像中的点的子集,所以反而成为了稀疏光流算法的重要技术,该算法可以应用到稀疏场景中,因为它仅依赖于围绕某个兴趣点的一些小窗口导出的局部信息,但该算法的缺点在于,如果像素点的运动幅度过大,运动到了...
function [ux,uy,uz]=LK3D( image1, image2, r ) % Default parameter if nargin==2 r=2; end [height,width,depth]=size(image1); image1=im2double(image1); image2=im2double(image2); % Initializing flow vectors ux=zeros(size(image1)); uy=ux; uz=ux; % Computing image derivatives [Ix...
Calculates an optical flowfora sparse feature setusingthe iterative Lucas-Kanade method with pyramids. voidcalcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(15,15),intmaxLevel=3, TermCrite...
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动到窗口外部的点。这个缺点可以通过改进的金字塔LK光流法解决。
LK光流法是什么 在很多场景我们都需要对特征点进行跟踪,比如人脸,无人机目标跟踪,SLAM中特征点跟踪来计算相机的姿态等等。最粗暴的方式是每次都重新计算一次特征点,然后找到前后两张图片的相同特征点,那么就可以实现跟踪。这种方法的特点是准确,因此在很多场合都有应用,如果你感兴趣可以看看这篇文章视觉SLAM中ORB特征点...
The Lucas & Kanade (LK) algorithm is the method of choice for efficient dense image and object alignment. The approach is efficient as it attempts to model the connection between appearance and geometric displacement through a linear relationship that assumes independence across pixel coordinates. A ...
function [ux,uy,uz]=LK3D( image1, image2, r ) %This function estimates deformations between two subsequent 3-D images %using Lucas-Kanade optical flow equation. % % Description : % % -image1, image2 : two subsequent images or frames ...
calcOpticalFlowPyrLK Lucas-Kanada最初于1981年提出,该算法假设在一个小的空间邻域内运动矢量保持恒定,使用加权最小二乘法估计光流。由于该算法应用于输入图像的一组点上时比较方便,因此被广泛应用于稀疏光流场。 算法原理参考论文:Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDeion of the algorithm ...
algorithm,efficiency,steepestdescent,Gauss-Newton, Newton,Levenberg-Marquardt 1.Introduction Imagealignmentconsistsofmoving,andpossiblyde- forming,atemplatetominimizethedifferencebetween thetemplateandanimage.Sincethefirstuseofim- agealignmentintheLucas-Kanadeopticalflowal- gorithm(LucasandKanade,1981),...