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...
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...
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光流计算法 Lucas．Kanade方法是一种基于像素递归的光流算法，就是预测校正型的位移估算器。预测值可以作为前一个像素位置的运动估算值，或作为当前像素邻域内的运动估算线性组合。据该像素上的位移帧差的梯度最小值，对预测作进一步的修正。Lucas和Kanade[371假设在一个小的空间邻域Q上运动矢量保持恒定，...
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:检测光流的两帧之间不能有过大的motion,否则LK光流会检测失败。
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 ...
(二) Lucas-Kanade光流法 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 Track...
opencv中calcOpticalFlowPyrLK实现的光流法(Lucas-Kanade Method for Sparse Optical Flow)原理解析 (摘要翻译) 。这个缺点可以通过改进的金字塔LK光流法解决。 Lucas-Kanade原理 基本假设: 亮度恒定假设:目标物体像素的强度值在帧间亮度不变。对于灰度图,即对于追踪的像素点,帧间亮度不变。 时间连续...最高层计算...
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...