opencv - 从 Lucas-Kanade 光流中移除异常值

Question

SO上也有类似的问题，但是没有找到我想要的答案。我需要实现强大的光流以跟踪(检测到的)面部特征。我使用 goodFeaturesToTrack/SURF(我还没有决定哪个最好)来获取初始功能。

我的问题是如何去除光流产生的异常值？ RANSAC 是一个有效的选项吗？如果是，您如何将它与 calcOpticalFlowPyrLK 结合使用？

我也想拒绝位移大于阈值的特征，但这只是一个想法，并不知道如何实现它(如何选择阈值，我应该计算平均位移等).那么，哪种方法最好？

Answer 1

如果你有一个你希望你的运动符合的模型，RANSAC 是一个很好且稳健的选择。
一般来说，LK 是局部流，不需要符合任何(全局)运动模型，因此在很多情况下 RANSAC 是不合适的。

对于一般流程，您可能会考虑:

1. 对称流:从 A 到 B 的 LK 流与从 B 到 A 的独立 LK 流给出相同的结果。
2. 运动范围:使用特定领域的知识，例如删除太大、太稀疏、与邻居差异太大等的运动。