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...
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,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动...
【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...
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(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...
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...
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 ...
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...
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...