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iphone - 用于相机运动检测的快速、非常轻量级的算法?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 20:39:28 28 4
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我正在为 iPhone 开发一个增强现实应用程序,它涉及一个非常处理器密集型的对象识别算法(将 CPU 推到 100%,它可以每秒处理 5 帧),并努力节省电池电源并使整个事情不那么“紧张”我正在尝试想出一种方法,仅在用户实际移动相机时才运行该对象识别器。

我的第一个想法是简单地使用 iPhone 的加速度计/陀螺仪,但在测试中我发现人们经常以足够一致的姿态和速度移动 iPhone,以至于没有任何方法可以判断它是否静止运动中。

这样就留下了分析实际视频馈送和检测其中运动的选项。我让 OpenCV 工作并尝试运行他们的金字塔 Lucas-Kanade 光流算法,该算法运行良好但似乎几乎与我的对象识别器一样需要大量处理器 - 如果我降低深度级别/下采样图像/跟踪更少的点,但准确性会受到影响,它开始错过一些大的 Action 并触发小的手抖动。

所以我的问题是,如果我只想检测相机移动的总体幅度,是否有另一种比 Lucas-Kanade 更快的光流算法?我不需要跟踪单个物体,我什至不需要知道相机移动的方向,我真正需要的只是一种方法来提供两帧视频并让它告诉我它们相距多远。

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