用于计算光流空间导数的Python库
我正在尝试使用Python中的OpenCV从视频计算差分图像速度不变性(例如，卷曲，发散，变形等).为此，我需要计算光流在x，y方向上的空间导数.不幸的是，OpenCV似乎仅提供用于计算光流的API，而不是其派生类. 那里有用于计算光流空间导数的Python库吗?我发现这个SO问题有点类似解决方案 这是我看到的方式(我已经使用了光流技术) 您要计算光流场的各个偏导数；一个用于x方向，
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输入参数的大小在cvcalcopticalflowbm opencv 2.4.7中不匹配
我想在opencv 2.4.7中使用cvcalcopticalflowBM函数计算光流 当我编译下面的代码时.错误消息为"cvcalcopticalflowbm中的输入参数的大小不为macth() 我不明白为什么会这样.请帮我.谢谢你提前. #define BS 5 IplImage *imgA = NULL, *imgB = NULL; IplImage *grayA = NULL
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在光流路径的周围创建边界框
我已经使用cv::calcOpticalFlowFarneback在openFrameworks中使用ofxOpenCv计算当前和先前视频帧中的光通量. 然后，我在视频流场顶部绘制视频，然后绘制矢量来显示在某个阈值以上区域中的运动流. 我现在要做的是创建一个运动区域的边界框，并获取质心并将该x，y位置存储在变量中以进行跟踪. 如果可以的话，这就是我绘制流场的方式. if (
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加快光流算法(如果适用)Python OpenCV
我遇到了这种有趣的情况(加快光流(createOptFlow_DualTVL1))，但它不适用于我的需求.我的一般问题是，如果适用，我想尽可能地加快以下代码的速度.请记住，我希望框架为灰度并在保持纵横比锁定的同时将它们调整为height = 300的大小.另外，我想从该视频每秒采样2帧，因此我假设每个视频都在30fps附近.最后，我想使用TV-L1光流算法.有没有一种方法可以增强这种算法，因为对于
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光流可视化
我正在尝试可视化calcOpticalFlowPyrLK()(OpenCv v3.0.0)的输出.我不是在尝试用光流绘制整个图像，而只是在绘制方向箭头.问题是，我无法获得示例中的输出.每隔10帧，我会更新点以进行流程计算.函数本身 calcOpticalFlowPyrLK(CentroidFrOld, CentroidFrNow, mc, CornersCentroidNow, feat_f
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OpenCV C ++中用于跟踪对象的背景减法和光流
我正在一个项目中，使用背景减法检测感兴趣的对象，并使用OpenCV C ++中的光流对其进行跟踪.使用背景减法，我能够检测到感兴趣的对象.我能够在单独的程序上实现OpenCV Lucas Kanade光流.但是，我被困在如何将这两个程序合并到一个程序中. frame1保留视频中的实际帧，contours2是从前景对象中选择的轮廓. 总而言之，如何将通过背景减法获得的前景物体馈送到calcOp
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从MatOfKeyPoint到MatOfPoint2f的OpenCV4Android转换
我正在尝试将OpenCV用于Android(OpenCV 2.4.3) 我正在编写一个程序来跟踪关键点.我正在尝试使用FeatureDetector检测关键点，然后使用Video.calcOpticalFlowPyrLK 追踪他们. 让我感到困惑的问题是，FeatureDetector函数返回MatOfKeyPoint，而CalcOpticalFlowPyrLK则使用MatOfPoint2f.
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光流.flo文件
我对进行光流项目有几个问题.我使用的是Python 2(计划使用千层面来进行深度学习来学习光流)，却不知道如何在流的可视化中将c ++函数转换为python的函数. 我从( http://vision.middlebury.edu/flow/data/comp/zip/other-gt-flow.zip )一些图像对，在这些图像对中，我必须估算它们的光流和地面真实流(.flo文件).问题是，
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OpenCV GPU Farneback Optical Flow在多线程中表现不佳
我的应用程序使用Opencv gpu类gpu::FarnebackOpticalFlow来计算输入视频的一对连续帧之间的光流.为了加快该过程，我利用了OpenCV的TBB支持在多线程中运行该方法.但是，多线程性能不像单线程性能.只是为了让您了解不同的行为，这里有两个快照，分别是单线程和多线程实现的. 多线程实现假定将图像分成8个不同的条带(我的PC上的内核数)，并且将光流的Farneback
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基于calcOpticalFlowFarneback的OpenCV变形图像
我正在尝试使用“密集光流"对图像进行复杂的扭曲(我正在尝试将第二个图像换成与第一个图像大致相同的形状).我可能会把所有这些都弄错了，但我会贴出我尝试过的内容: cv::Mat flow; cv::calcOpticalFlowFarneback( mGrayFrame1, mGrayFrame2, flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0 ); cv::Mat newF
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如何使用tvl1 opencv函数计算光流
我正在尝试找到使用tvl1 opencv函数createOptFlow_DualTVL1计算光流的python示例，但似乎没有足够的文档. 有人可以让我这样做吗?我使用了 http://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutorial_py_lucas_kanade.html ，但是它不能给我准确的结果，tvl1是否足够好，如果没有，我应该寻找另一种方法吗?
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OpenCV的密集光流(Farneback)功能输出什么?如何使用它在Python中构建光流图?
我正在尝试使用Opencv的密集光流函数的输出绘制运动矢量的颤动图，但无法找到该函数实际输出的内容.这是代码: import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture('GOPR1745.avi') ret, frame1 = cap.read() prvs = cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY
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如何从calcOpticalFlowFarneback中提取像素的速度向量
我一直在寻找提取每个帧b/n两个帧的速度矢量.我将opencv函数用作流程: calcOpticalFlowFarneback(Previous_Gray, Current_Gray, Optical_Flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0); Previous_Gray = previous frame Current_Gray = current frame
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基于光流的分段
嗨，我想根据光流(此答案中的建议)对视频序列中的对象进行细分，我正在使用opencv，并且已经能够使用 calcOpticalFlowFarneback 函数.有人可以解释我如何根据该流场对图像进行分割吗? 解决方案 由于您要使用“光学流"对物体进行分段，因此您的决策将基于物体进行运动的类型...观看在youtube上观看此视频.您可以在两个连续的帧中测量每个目标像素经历的位移的方向和大小
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加快光流(createOptFlow_DualTVL1)
我正在使用createOptFlow_DualTVL1()来计算光流，这正好满足了我的需求，但是速度非常慢.有什么办法可以加快速度，还是有其他光流函数可以在更少的处理时间下获得相同的结果? 我用过calcOpticalFlowFarneback()，cvGoodFeaturesToTrack()，但是质量不好.请帮忙. 预先感谢您以下是我申请createOptFlow_DualTVL1()
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使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()查找光流作为ndarray
我需要使用Lucas Kanade光流找到视频的每2个相邻帧之间的光流.我正在为项目使用python和openCV. 据我了解，卢卡斯·卡纳德(Lucas Kanade)是找到光流的稀疏方法.是否有密集的实现?如果是这样，如何在python中使用它? 使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()(这是一种密集方法)，我们得到包含光流的ndarray(以下示例中的"f
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快速，非常轻巧的摄像机运动检测算法？
我正在开发一款适用于iPhone的增强现实应用程序，它包含一个非常耗费处理器的对象识别算法（将CPU推至100％，可以达到每秒5帧），并努力节省电池电量功能并使整个事情变得更少“紧张”我正试图想出一种只在用户实际移动相机时运行该对象识别器的方法。 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会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
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加速OpticalFlow算法 - OpenCV
我正在研究一个使用光流算法估算无人机位置的项目。我目前正在使用 cv :: calcOpticalFlowFarneback 用于此目的。 我的硬件是 Odroid U3 ，最终将连接到无人机飞行控制器。 问题是这个方法对于这个硬件非常重要，我正在寻找其他方法来优化/加速它。 我已经尝试过的事情： 将分辨率降低到320x240甚至160x120 。 使用OpenCV TB
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从图像中查找车辆的速度
我正在做一个从图像中找到车辆速度的项目。我们从车内拍摄这些图像。我们将从第一张图像中标记一些对象作为参考。使用下一图像中同一对象的属性，我们必须计算移动车辆的速度。有人能帮我一下吗？？？我正在使用python opencv。我已经成功，直到使用光流法找到第二图像中的标记像素。任何人都可以帮我完成剩下的工作吗？ 解决方案 知道了采集频率，你现在必须找到连续位置之间的距离。标记。 为了找
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运动矢量计算
我正在处理以下代码： filename ='C：\li_walk.avi'; hVidReader = vision.VideoFileReader（filename，'ImageColorSpace'，'RGB'，'VideoOutputDataType'，'single'）; hOpticalFlow = vision.OpticalFlow（'OutputValue'，'复杂
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