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OpenCV 能否用于使用 Lucas Kanade 方法计算密集光流?我知道 gpu/ocl 模块中的功能可以做到这一点 (gpu::PyrLKOpticalFlow::dense),但是是否有非 gpu 等价于该功能?
我也知道 Farneback 和 TV L1,但我的研究需要 LK/pyramidal LK。
最佳答案
没有。实际上并没有很好的稠密光流提取方法。我面临同样的问题(光流上的粒子平流,对吧?)
有一个函数可以用 Farneback 方法评估光流 [ 1 ],但它给了我不好的结果。它不使用 ocl 或 gpu。
您可以尝试使用 phaseCorrelate
使用基于移位的算法提取它。我用过这个方法。当我将它上传到 github 时,我会给你链接。
[编辑]
这是代码。我决定将相位相关算法从整个项目中分离出来,以使其更易于理解: https://github.com/MatteoRagni/OpticalFlow 如果您打算使用它,请给它加注星标。
关于opencv - Lucas Kanade 密集光流,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16718241/
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OpenCV tutorials-python中给出的方法在处理上有一些延迟,就像以0.5速度播放视频,你能推荐其他任何可以忽略不计地获得光流特征(位移矢量场)的方法吗延迟? import cv2 i
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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
我正在研究光流,基于 the lecture notes here和互联网上的一些示例,I wrote this Python code . 所有代码和示例图像也在那里。对于大约 4-5 个像素的小位
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我想根据从cvCalcOpticalFlowPyrLK的输出中得到的所有点绘制一个边界框。 我已经完成了对物体的跟踪,并能够绘制出表示流动方向的线。但是,在将所有要点分组并归类为对象时遇到问题。 我正
我想处理 Lucas Kanade 的 3D 图像并获得 3D 运动场。图片的大小为[NI, NJ, NK, NT] 其中NI, NJ, NK 是数字x、y 和 z 方向的体素数; NT 表示时间步数
我按照 opencv 教程中的步骤操作: http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_video/py
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我在视频处理类(class)中接到了一项任务 - 实现 Lucas-Kanade 算法。由于我们必须在金字塔模型中进行,我首先为 2 个输入图像中的每一个构建一个金字塔,然后为每个级别执行多次 LK
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来自 ' http://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html ',它说强度是梯度。 f(x), f(y) 是梯度,而 f
根据我的研究,LK光流可以通过三种方式实现。 cvgoodfeaturestotrackcvfindcorner子像素calcOpticalFlowPyrLK 是否有可能使用颜色或使用轮廓来跟踪对象?
我正在使用光流来跟踪一些功能,我是初学者,必须遵循这些步骤 匹配良好的特征进行跟踪 对它们进行 Lucas-Kanade 算法 查找第一帧和当前帧之间的单应性 进行相机校准 分解单应图 现在我不明白的
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!