光流法 opencv
opencv 光流法 特征点
opencv 光流法特征点摘要：，然后按照详细具体地写一篇文章。
1.简介- OpenCV- 光流法- 特征点2.光流法原理- 计算相邻帧之间像素变化- 估计物体运动3.特征点的作用- 图像匹配- 物体识别4.OpenCV中的光流法与特征点结合- 计算光流场- 提取特征点- 匹配特征点5.应用案例- 运动目标检测- 场景识别正文：OpenCV是一个功能强大的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析和计算机视觉领域。
其中，光流法是OpenCV提供的一种运动估计方法，通过计算相邻帧之间像素之间的变化来估计物体的运动。
而特征点则是图像中具有独特性质的点，如角点、边缘点等，常用于图像匹配和物体识别。
光流法原理是通过计算相邻帧之间像素的变化来估计物体的运动。
具体来说，光流法首先对图像进行预处理，如滤波、去噪等操作，然后计算相邻帧之间像素之间的变化，得到一个光流场。
光流场包含了物体在相邻帧之间的运动信息，可以用来估计物体的运动速度和方向。
特征点在图像处理中具有重要作用。
特征点具有独特的性质，如角点、边缘点等，可以用于图像匹配和物体识别。
在OpenCV中，特征点被广泛应用于SIFT、SURF、ORB等特征提取算法。
这些算法可以提取图像中的特征点，并计算特征点之间的描述符，用于匹配不同图像之间的特征点。
在OpenCV中，光流法和特征点可以相互结合，共同用于图像处理和计算机视觉任务。
首先，通过光流法计算相邻帧之间的光流场，然后提取光流场中的特征点。
接着，利用特征点之间的匹配关系，可以实现运动目标检测、场景识别等任务。
总之，OpenCV中的光流法和特征点是图像处理和计算机视觉领域的两个重要工具。
通过将光流法和特征点相互结合，可以实现更准确、高效的图像处理和计算机视觉任务。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。
作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
光流法使用的极好的一篇文章
The OpenCV Library: Computing Optical FlowDavid StavensStanford Artificial Intelligence LabI received some requests……on what to cover tonight:“Perhaps you could do one of the 14 projects in the course? In front of us.In one hour.”--AnonymousA fully functional sparse optical flow algorithm!Tell Visual Studio where the includes are.Tell Visual Studio to link against cxcore.lib, cv.lib, and highgui.lib.Tell Visual Studio to disable managed extensions.Optical Flow: OverviewGiven a set of points in an image, find those same points in another image. Or, given point [u x , u y ]T in image I 1find the point [u x + δx , u y + δy ]Tin image I 2that minimizes ε:(the Σ/w’s are needed due to the aperture problem)()∑∑+−=+−=++−=x x x x yy yy w u w u x w uw u y y x y x y x I y x I ),(),(),(21δδδδεOptical Flow: UtilityTracking points (“features”) across multiple images is a fundamental operation in many computer vision applications:To find an object from one image in another. To determine how an object/camera moved. To resolve depth from a single camera. …or stereo.~ 75% of this year’s CS 223b projects. But what are good features to track?Finding Features: Overview Intuitively, a good feature needs at least: Texture (or ambiguity in tracking)Corner (or aperture problem)But what does this mean formally?Shi/Tomasi. Intuitive result really part of motion equation. High eigenvalues imply reliable solvability. Nice!⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛∂∂∂∂∂∂∂∂⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂∑∑∑∑od neighborho od neighborho od neighborho od neighborho y y x y x x I I I I 2222A good feature has big eigenvalues, implies:TextureCornerPlan9OpenCV Basics9What is it?9How do we get started?9Feature Finding and Optical Flow 9A brief mathematical discussion.OpenCV Implementation of Optical Flow Step by step.So now let’s code it!Beauty of OpenCV:All of the Above = Two Function CallsPlus some support code :-)Let’s step through the pieces.These slides provide the high-level.Full implementation with extensive comments: /~dstavens/cs223bStep 1: Open Input Video CvCapture*input_video=cvCaptureFromFile(“filename.avi”);Failure modes:The file doesn’t exist.The AVI uses a codec OpenCV can’t read.Codecs like MJPEG and Cinepak are good.DV, in particular, is bad.Step 2: Get A Video Frame cvQueryFrame( input_video);This is a hack so that we can look at the internals of the AVI. OpenCVdoesn’t allow us to do that correctly unless we get a video frame first.Step 3: Read AVI Properties CvSize frame_size;frame_size.height=cvGetCaptureProperty( input_video,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT );Similar construction for getting the width and the number of frames.See the handout.Step 4: Create a Window cvNamedWindow(“Optical Flow”,CV_WINDOW_AUTOSIZE);We will put our output here for visualization and debugging.Step 5: Loop Through FramesGo to frame N:cvSetCaptureProperty( input_video,CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, N );Get frame N:IplImage*frame = cvQueryFrame(input_video);Important: cvQueryFrame always returns a pointer to the same location in memory.Step 6: Convert/AllocateConvert input frame to 8-bit mono: IplImage*frame1 =cvCreateImage( cvSize(width, height),IPL_DEPTH_8U, 1);cvConvertImage( frame, frame1 );Actually need third argument to conversion: CV_CVTIMG_FLIP.Step 7: Run Shi and Tomasi CvPoint2D32f frame1_features[N]; cvGoodFeaturesToTrack(frame1, eig_image, temp_image,frame1_features, &N, .01, .01, NULL);Allocate eig,temp as in handout.On return frame1_features is full and N is the number of features found.Step 8: Run Optical Flowchar optical_flow_found_feature[];float optical_flow_feature_error[]; CvTermCriteria term =cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER |CV_TERMCRIT_EPS, 20, .3 ); cvCalcOpticalFlowPyrLK( …);13 arguments total. All of the above.Both frames, both feature arrays, etc.See full implementation in handout.Step 9: Visualize the Output CvPoint p, q;p.x= 1; p.y= 1; q.x= 2; q.y= 2;CvScalar line_color;line_color= CV_RGB(255, 0, 0);int line_thickness= 1;cvLine(frame1, p,q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0); cvShowImage(“Optical Flow”, frame1);CV_AA means draw the line antialiased.0 means there are no fractional bits.(The Stanford Roadrunner Robot.)Stavens, Lookingbill, Lieb, Thrun; CS223b 2004; ICRA 2005 A few closing thoughts…/* --Sparse Optical Flow Demo Program--*WrittenbyDavidStavens(**************************.edu)*/#include <stdio.h>#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <math.h>static const double pi = 3.14159265358979323846;inline static double square(int a){return a * a;}/* This is just an inline that allocates images. I did this to reduce clutter in the* actual computer vision algorithmic code. Basically it allocates the requested image* unless that image is already non-NULL. It always leaves a non-NULL image as-is even* if that image's size, depth, and/or channels are different than the request.*/inline static void allocateOnDemand( IplImage **img, CvSize size, int depth, int channels ){if ( *img != NULL ) return;*img = cvCreateImage( size, depth, channels );if ( *img == NULL ){fprintf(stderr, "Error: Couldn't allocate image. Out of memory?\n");exit(-1);}}/* This is a hack. If we don't call this first then getting capture*properties (below) won't work right. This is an OpenCV bug. Weignore the return value here. But it's actually a video frame.**/cvQueryFrame( input_video );/* Read the video's frame size out of the AVI. */frame_size;CvSizeframe_size.height =(int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT );frame_size.width =(int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH );/* Determine the number of frames in the AVI. */long number_of_frames;/* Go to the end of the AVI (ie: the fraction is "1") */cvSetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, 1. );/* Now that we're at the end, read the AVI position in frames */number_of_frames = (int) cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES );/* Return to the beginning */cvSetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, 0. );/* Create three windows called "Frame N", "Frame N+1", and "Optical Flow"for visualizing the output. Have those windows automatically change their *size to match the output.**/cvNamedWindow("Optical Flow", CV_WINDOW_AUTOSIZE);long current_frame = 0;while(true){static IplImage *frame = NULL, *frame1 = NULL, *frame1_1C = NULL, *frame2_1C = NULL, *eig_image = NULL, *temp_image = NULL, *pyramid1 = NULL, *pyramid2 = NULL;/* Go to the frame we want. Important if multiple frames are queried in the loop which they of course are for optical flow. Note that the very *first call to this is actually not needed. (Because the correct position *is set outsite the for() loop.)**/cvSetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, current_frame );/* Get the next frame of the video.IMPORTANT! cvQueryFrame() always returns a pointer to the _same_ *memory location. So successive calls:*frame1 = cvQueryFrame();*frame2 = cvQueryFrame();**frame3 = cvQueryFrame();will result in (frame1 == frame2 && frame2 == frame3) being true.*The solution is to make a copy of the cvQueryFrame() output.**/= cvQueryFrame( input_video );frameif (frame == NULL){/* Why did we get a NULL frame? We shouldn't be at the end. */fprintf(stderr, "Error: Hmm. The end came sooner than we thought.\n");return -1;}/* Allocate another image if not already allocated.*Image has ONE challenge of color (ie: monochrome) with 8-bit "color" depth.This is the image format OpenCV algorithms actually operate on (mostly).**/allocateOnDemand( &frame1_1C, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );/* Convert whatever the AVI image format is into OpenCV's preferred format.AND flip the image vertically. Flip is a shameless hack. OpenCV reads *in AVIs upside-down by default. (No comment :-))**/cvConvertImage(frame, frame1_1C, CV_CVTIMG_FLIP);/* We'll make a full color backup of this frame so that we can draw on it.(It's not the best idea to draw on the static memory space of cvQueryFrame().) **/allocateOnDemand( &frame1, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 3 );cvConvertImage(frame, frame1, CV_CVTIMG_FLIP);/* Get the second frame of video. Sample principles as the first. */= cvQueryFrame( input_video );frameif (frame == NULL){fprintf(stderr, "Error: Hmm. The end came sooner than we thought.\n");return -1;}allocateOnDemand( &frame2_1C, frame_size, IPL_DEPTH_8U, 1 );cvConvertImage(frame, frame2_1C, CV_CVTIMG_FLIP);/* Shi and Tomasi Feature Tracking! *//* Preparation: Allocate the necessary storage. */allocateOnDemand( &eig_image, frame_size, IPL_DEPTH_32F, 1 );allocateOnDemand( &temp_image, frame_size, IPL_DEPTH_32F, 1 );/* Preparation: This array will contain the features found in frame 1. */CvPoint2D32f frame1_features[400];/* Preparation: BEFORE the function call this variable is the array size (or the maximum number of features to find). AFTER the function call **this variable is the number of features actually found.*/int number_of_features;/* I'm hardcoding this at 400. But you should make this a #define so that you can change the number of features you use for an accuracy/speed tradeoff analysis.**/number_of_features = 400;/* Actually run the Shi and Tomasi algorithm!!"frame1_1C" is the input image.*"eig_image" and "temp_image" are just workspace for the algorithm.*The first ".01" specifies the minimum quality of the features (based on the *eigenvalues).The second ".01" specifies the minimum Euclidean distance between features.*"NULL" means use the entire input image. You could point to a part of the *image.WHEN THE ALGORITHM RETURNS:*"frame1_features" will contain the feature points.*"number_of_features" will be set to a value <= 400 indicating the number of *feature points found.*/cvGoodFeaturesToTrack(frame1_1C, eig_image, temp_image, frame1_features, & number_of_features, .01, .01, NULL);/* Pyramidal Lucas Kanade Optical Flow! *//* This array will contain the locations of the points from frame 1 in frame 2. */ CvPoint2D32f frame2_features[400];/* The i-th element of this array is the error in the optical flow for the i-th featureof frame1 as found in frame 2. If the i-th feature was not found (see the *array above)I think the i-th entry in this array is undefined.**/float optical_flow_feature_error[400];/* This is the window size to use to avoid the aperture problem (see slide "Optical Flow: Overview"). */optical_flow_window = cvSize(3,3);CvSize/* This termination criteria tells the algorithm to stop when it has either done20 iterations or when*epsilon is better than .3. You can play with these parameters for speed vs.accuracy but these valueswork pretty well in many situations.**/optical_flow_termination_criteriaCvTermCriteria= cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 20, .3 );line_thickness = 1;int line_thickness;/* CV_RGB(red, green, blue) is the red, green, and blue components* of the color you want, each out of 255.*/line_color; line_color = CV_RGB(255,0,0);CvScalar/* Let's make the flow field look nice with arrows. *//* Here we lengthen the arrow by a factor of three. */q.x = (int) (p.x - 3 * hypotenuse * cos(angle));q.y = (int) (p.y - 3 * hypotenuse * sin(angle));/* Now we draw the main line of the arrow. *//* "frame1" is the frame to draw on.* "p" is the point where the line begins.* "q" is the point where the line stops.* "CV_AA" means antialiased drawing.* "0" means no fractional bits in the center cooridinate or radius.*/cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0 );/* Now draw the tips of the arrow. I do some scaling so that the* tips look proportional to the main line of the arrow.*/p.x = (int) (q.x + 9 * cos(angle + pi / 4));p.y = (int) (q.y + 9 * sin(angle + pi / 4));cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0 );p.x = (int) (q.x + 9 * cos(angle - pi / 4));p.y = (int) (q.y + 9 * sin(angle - pi / 4));cvLine( frame1, p, q, line_color, line_thickness, CV_AA, 0 );}/* Now display the image we drew on. Recall that "Optical Flow" is the name of the window we created above.**/cvShowImage("Optical Flow", frame1);/* And wait for the user to press a key (so the user has time to look at the image).If the argument is 0 then it waits forever otherwise it waits that number of *milliseconds.The return value is the key the user pressed.**/int key_pressed;key_pressed = cvWaitKey(0);/* If the users pushes "b" or "B" go back one frame.Otherwise go forward one frame.**/if (key_pressed == 'b' || key_pressed == 'B') current_frame--;else current_frame++;/* Don't run past the front/end of the AVI. */if (current_frame < 0) current_frame = 0;if (current_frame >= number_of_frames - 1) current_frame = number_of_frames - 2;}}。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
基于OpenCV的计算机视觉技术研究与实现本科毕业论文
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
calcopticalflowpyrlk 用法
Calcopticalflowpyrlk是OpenCV中的一个函数，用于计算稀疏特征光流。
在计算机视觉中，光流是指图像中的像素随着时间的变化而产生的位移。
光流可以用来估计目标的运动轨迹，对于运动跟踪、目标检测等任务具有重要意义。
1. 算法原理calcopticalflowpyrlk算法是基于图像金字塔的Lucas-Kanade算法的改进版本。
它通过构建图像金字塔来实现多尺度处理，从而提高光流的稳定性和精度。
该算法首先对输入的两幅图像进行金字塔分解，然后从粗到细依次计算光流，最终得到目标的像素位移。
2. 输入参数calcopticalflowpyrlk函数的输入参数包括当前帧图像、前一帧图像、前一帧的特征点、输出的特征点位置、特征点的状态等。
其中，前一帧的特征点可以通过GoodFeaturesToTrack函数或其他方式获得。
3. 输出结果calcopticalflowpyrlk函数的输出结果包括当前帧的特征点位置、特征点的运动状态等。
这些结果可以用来进行目标跟踪、运动分析等应用。
4. 使用步骤使用calcopticalflowpyrlk函数进行光流计算的步骤如下：(1)导入OpenCV库import cv2(2)读取输入的两幅图像prev_img = cv2.imread('prev.jpg')curr_img = cv2.imread('curr.jpg')(3)获取前一帧的特征点prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_img, maxCorners=100, qualityLevel=0.01, minDistance=10)(4)调用calcopticalflowpyrlk函数计算光流curr_pts, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_img, curr_img, prev_pts, None)(5)根据光流结果进行目标跟踪等应用...5. 注意事项在使用calcopticalflowpyrlk函数时，需要注意以下几点：(1)输入的两幅图像应该是连续的帧，且图像尺寸应该相同。
基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统
基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统一、本文概述随着科技的不断进步，嵌入式系统和计算机视觉技术在日常生活、工业生产、安全防护等领域中的应用日益广泛。
其中，基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统因其高效、灵活、成本效益高等特点，受到了广大研究者和实践者的青睐。
本文旨在探讨如何利用树莓派这一强大的微型计算机和OpenCV这一开源的计算机视觉库，实现运动目标的检测与跟踪，并为此提供一个完整的系统设计、实现与测试方案。
本文首先将对嵌入式树莓派和OpenCV进行简要介绍，阐述它们在运动检测与跟踪领域的应用优势和潜力。
接着，将详细介绍系统的硬件组成和软件架构，包括树莓派的选型、摄像头模块的选择、OpenCV 的安装与配置等。
在此基础上，本文将重点讨论运动检测与跟踪算法的选择和实现，包括背景建模、目标提取、目标跟踪等关键技术。
本文还将探讨如何优化系统性能，提高检测与跟踪的准确性和实时性。
这包括算法的优化、硬件资源的合理利用、系统功耗的控制等方面。
本文将通过实际测试案例，验证所设计系统的可行性和有效性，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
通过本文的阅读，读者可以全面了解基于嵌入式树莓派和OpenCV 的运动检测与跟踪系统的原理、设计、实现和优化过程，为相关领域的研究和实践提供有益的启示和帮助。
二、系统总体设计基于嵌入式树莓派和OpenCV的运动检测与跟踪系统，主要由硬件层、操作系统层、算法层和应用层四个层次构成。
硬件层以树莓派为核心，辅以摄像头、存储设备等；操作系统层选用基于Linux的树莓派操作系统，提供稳定、高效的运行环境；算法层利用OpenCV库实现运动检测与跟踪的核心算法；应用层则负责与用户交互，展示检测结果并提供控制接口。
树莓派作为本系统的核心硬件，选用具备足够计算能力和IO接口的型号，如Raspberry Pi 4。
摄像头选择高清、低延迟的网络摄像头，以便捕捉清晰、流畅的视频流。
opencv calcopticalflowfarneback参数
opencv calcopticalflowfarneback参数摘要：1.OpenCV 简介2.Calcopticalflowfarneback 函数的作用3.Calcopticalflowfarneback 函数的参数4.参数的具体用法和设置方法5.总结正文：【1.OpenCV 简介】OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 的主要目的是提供一组通用的函数，使得开发人员可以方便地实现图像处理、视频分析、特征提取、目标检测和跟踪等功能。
在OpenCV 中，有一个函数叫做Calcopticalflowfarneback，它的主要作用是计算远距离图像之间的光流。
【2.Calcopticalflowfarneback 函数的作用】Calcopticalflowfarneback 函数主要用于估计两幅图像之间的光流，即图像间的运动信息。
光流是描述物体在图像中运动情况的一种方法，它可以用来追踪运动物体、检测场景变化等。
在OpenCV 中，Calcopticalflowfarneback 函数基于Farneback 算法实现光流的计算。
【3.Calcopticalflowfarneback 函数的参数】Calcopticalflowfarneback 函数的参数主要包括以下几个：- src1：输入图像1（或视频帧1）- src2：输入图像2（或视频帧2）- px：光流场中的x 分量（输出）- py：光流场中的y 分量（输出）- stepSize：步长（参数设置较小值可以提高计算精度，但会增加计算时间）- scaleFactor：缩放因子（参数设置较小值可以提高计算精度，但会增加计算时间）- flags：标志位，用于控制计算过程中的一些选项【4.参数的具体用法和设置方法】在使用Calcopticalflowfarneback 函数时，需要根据实际需求合理设置参数。
《2024年基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》范文
《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸跟踪识别系统在安全监控、人机交互、智能门禁等多个领域中发挥着越来越重要的作用。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为研究人员提供了丰富的工具和算法进行人脸跟踪与识别。
本文将研究基于OpenCV的人脸跟踪识别系统，并对其性能进行深入分析。
二、OpenCV概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
它提供了丰富的API接口，使得研究人员可以方便地实现各种图像处理和计算机视觉任务。
在人脸跟踪识别系统中，OpenCV可以用于人脸检测、特征提取、人脸跟踪等任务。
三、人脸跟踪识别系统设计（一）系统架构基于OpenCV的人脸跟踪识别系统主要包括以下几个模块：人脸检测模块、特征提取模块、人脸跟踪模块和数据库存储模块。
其中，人脸检测模块负责检测出图像中的人脸区域；特征提取模块提取出人脸的特征信息；人脸跟踪模块根据特征信息进行人脸跟踪；数据库存储模块用于存储人脸特征信息和跟踪结果。
（二）关键技术1. 人脸检测：通过OpenCV中的人脸检测算法，如Haar级联分类器或深度学习模型，可以快速准确地检测出图像中的人脸区域。
2. 特征提取：特征提取是人脸跟踪识别的关键步骤。
常用的特征提取方法包括基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法可以提取出更加鲁棒的特征信息。
3. 人脸跟踪：人脸跟踪可以采用基于特征点的方法或基于区域的方法。
基于OpenCV的光流法或MOSSE法等方法可以实现实时的人脸跟踪。
四、系统实现与性能分析（一）系统实现本系统采用Python编程语言实现，利用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务的实现。
在实现过程中，我们首先使用Haar级联分类器进行人脸检测，然后利用深度学习模型进行特征提取，最后采用光流法进行人脸跟踪。
opencv常用算法
opencv常用算法
OpenCV是一个广泛用于计算机视觉和图像处理的开源库，提
供了许多常用的算法和工具。
以下是一些常用的Opencv算法：
1. 图像处理算法：包括图像滤波、图像修复、图像增强、图像分割、图像配准等。
2. 特征提取算法：包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF
（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
3. 物体检测算法：包括Haar级联检测器、HOG（方向梯度直
方图）特征和支持向量机（SVM）等。
4. 目标跟踪算法：包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、MeanShift算法、CamShift算法等。
5. 视频流处理算法：包括帧差法、光流法、背景建模等。
6. 三维重建算法：包括立体视觉、多视图几何、结构光等。
7. 机器学习算法：包括支持向量机（SVM）、决策树、K近
邻算法等。
需要根据具体需求选择合适的算法来解决特定的问题。
Opencv提供了丰富的函数和工具，可以方便地实现这些算法。
opencv 光流法 特征点
opencv 光流法特征点光流法（Optical Flow）是一种计算图像序列中像素运动的方法。
它基于基于灰度连续性假设，即相邻帧中的相同物体在空间上是相邻像素的灰度保持不变的。
光流法可以用来估计物体的运动轨迹、检测关键帧和跟踪物体等。
在OpenCV中，有几种方法可以实现光流法，其中最常用的是Lucas-Kanade光流算法。
它基于亮度恒定性假设，即像素的亮度在运动中保持不变。
该算法通过在图像中选择特定的特征点，并在相邻帧之间跟踪这些特征点来计算光流向量。
在OpenCV中，可以使用cv2.goodFeaturesToTrack函数来选择图像中的关键点。
这个函数可以检测图像中的Shi-Tomasi角点，返回由这些关键点组成的特征点集合。
然后，可以使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数来计算这些特征点的光流向量。
该函数使用Lucas-Kanade算法来估计特征点的运动。
以下是一个使用光流法进行特征点跟踪的简单示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 读取两帧图像frame1 = cv2.imread('frame1.jpg')frame2 = cv2.imread('frame2.jpg')# 转换为灰度图像gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Shi-Tomasi角点检测选择特征点corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners1 = np.int0(corners1)# 使用光流法计算特征点的光流向量corners2, status, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None)# 绘制特征点和光流向量for i, (new, old) in enumerate(zip(corners2, corners1)):a, b = new.ravel()c, d = old.ravel()frame1 = cv2.circle(frame1, (c, d), 3, (0, 255, 0), -1)frame1 = cv2.line(frame1, (c, d), (a, b), (0, 0, 255), 2)# 显示结果cv2.imshow('Optical Flow', frame1)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```这个示例代码演示了如何使用光流法计算两帧图像之间特征点的运动轨迹，并在图像中绘制出来。
opencv练习题
OpenCV 练习题一、基础操作题1. 创建一个空白的黑色图像，尺寸为 300x200。
2. 在图像上绘制一个红色的正方形，边长为 100。
3. 在图像上绘制一个蓝色的圆形，半径为 50。
4. 在图像上绘制一条从左上角到右下角的绿色直线。
5. 在图像上绘制一个黄色的三角形，边长分别为 50、60、70。
二、图像处理题6. 读取当前目录下的 "example.jpg" 图像。
7. 将图像转换为灰度图。
8. 对灰度图进行高斯模糊处理，模糊半径为 5。
9. 对图像进行边缘检测，使用 Canny 算法。
10. 对图像进行二值化处理，阈值设置为 128。
三、特征检测与匹配题11. 在当前目录下找到 "image1.jpg" 和 "image2.jpg"，使用SIFT 算法检测特征点。
12. 使用 FLANNKDTREE 算法进行特征点匹配。
13. 根据匹配结果，绘制特征点匹配图。
14. 使用 BRUTEFORCE 算法进行特征点匹配。
15. 使用 BFMatcher 创建一个匹配器，并使用它进行特征点匹配。
四、图像变换题16. 对图像进行平移变换，向右平移 50 像素，向下平移 30 像素。
17. 对图像进行旋转变换，旋转角度为 45 度。
18. 对图像进行缩放变换，缩放比例为 0.5。
19. 对图像进行翻转变换，水平翻转。
20. 对图像进行剪切变换，剪切区域为左上角 (50, 50) 到右下角 (200, 150)。
五、视频处理题21. 打开当前目录下的 "video.mp4" 视频文件。
22. 读取视频的第一帧图像。
23. 对视频帧进行颜色空间转换，从 BGR 转换到 HSV。
24. 在视频帧上添加文字 "Hello, OpenCV!"，字体为 Arial，字号为 24。
25. 显示视频帧，并等待用户按键后继续显示下一帧。
三种光流算法的实现源码及测试结果
三种光流算法的实现源码及测试结果基于OpenCV的三种光流算法实现源码及测试结果本文包括三种基于OpenCV的光流算法实现源码及测试结果。
具体为HS算法，LK算法，和ctfLK算法，算法的原实现作者是Eric Yuan，这里是作者的博客主页：http://eric-yuan.me。
本文对这三种光流算法进行了相关调试及结果验证，供大家在自己的项目开发中参考。
1.第一种：HS光流法（作者HORN 和SCHUNCK）#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include#include#includeusing namespace cv;using namespace std;#define ATD at#define elif else if#ifndef bool#define bool int#define false ((bool)0)#define true ((bool)1)#endifMat get_fx(Mat &src1, Mat &src2){Mat fx;Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_64FC1);kernel.ATD(0, 0) = -1.0;kernel.ATD(1, 0) = -1.0;Mat dst1, dst2;filter2D(src1, dst1, -1, kernel);filter2D(src2, dst2, -1, kernel);fx = dst1 + dst2;return fx;}Mat get_fy(Mat &src1, Mat &src2){ Mat fy;Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_64FC1); kernel.ATD(0, 0) = -1.0;kernel.ATD(0, 1) = -1.0;Mat dst1, dst2;filter2D(src1, dst1, -1, kernel);filter2D(src2, dst2, -1, kernel);fy = dst1 + dst2;return fy;}Mat get_ft(Mat &src1, Mat &src2){Mat ft;Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_64FC1); kernel = kernel.mul(-1);Mat dst1, dst2;filter2D(src1, dst1, -1, kernel);kernel = kernel.mul(-1);filter2D(src2, dst2, -1, kernel);ft = dst1 + dst2;return ft;}bool isInsideImage(int y, int x, Mat &m){ int width = m.cols;int height = m.rows;if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height) return true;else return false;}double get_Average4(Mat &m, int y, int x){if (x < 0 || x >= m.cols) return 0;if (y < 0 || y >= m.rows) return 0;double val = 0.0;int tmp = 0;if (isInsideImage(y - 1, x, m)){++tmp;val += m.ATD(y - 1, x);}if (isInsideImage(y + 1, x, m)){++tmp;val += m.ATD(y + 1, x);}if (isInsideImage(y, x - 1, m)){++tmp;val += m.ATD(y, x - 1);}if (isInsideImage(y, x + 1, m)){++tmp;val += m.ATD(y, x + 1);}return val / tmp;}Mat get_Average4_Mat(Mat &m){Mat res = Mat::zeros(m.rows, m.cols, CV_64FC1);for (int i = 0; i < m.rows; i++){for (int j = 0; j < m.cols; j++){res.ATD(i, j) = get_Average4(m, i, j);}}return res;}void saveMat(Mat &M, string s){s += ".txt";FILE *pOut = fopen(s.c_str(), "w+");for (int i = 0; i<="" p="">for (int j = 0; j<="" p="">fprintf(pOut, "%lf", M.ATD(i, j));if (j == M.cols - 1) fprintf(pOut, "\n");else fprintf(pOut, " ");}}fclose(pOut);}void getHornSchunckOpticalFlow(Mat img1, Mat img2){ double lambda = 0.05;Mat u = Mat::zeros(img1.rows, img1.cols, CV_64FC1); Mat v = Mat::zeros(img1.rows, img1.cols, CV_64FC1); Mat fx = get_fx(img1, img2);Mat fy = get_fy(img1, img2);Mat ft = get_ft(img1, img2);int i = 0;double last = 0.0;while (1){Mat Uav = get_Average4_Mat(u);Mat Vav = get_Average4_Mat(v);Mat P = fx.mul(Uav) + fy.mul(Vav) + ft;Mat D = fx.mul(fx) + fy.mul(fy) + lambda;Mat tmp;divide(P, D, tmp);Mat utmp, vtmp;utmp = Uav - fx.mul(tmp);vtmp = Vav - fy.mul(tmp);Mat eq = fx.mul(utmp) + fy.mul(vtmp) + ft;double thistime = mean(eq)[0];cout << "i = " << i << ", mean = " << thistime << endl; if (i != 0 && fabs(last) <= fabs(thistime)) break;i++;last = thistime;u = utmp;v = vtmp;}saveMat(u, "U");saveMat(v, "V");imshow("U", u);imshow("v", v);waitKey(20000);}int main(){Mat img1 = imread("table1.jpg", 0);Mat img2 = imread("table2.jpg", 0);img1.convertTo(img1, CV_64FC1, 1.0 / 255, 0);img2.convertTo(img2, CV_64FC1, 1.0 / 255, 0); getHornSchunckOpticalFlow(img1, img2);// waitKey(0);return 0;}图1 HS光流法原始图像(之一)图2：HS光流法计算结果：U。
opencv的光流法
opencv的光流法光流法（Optical Flow）是一种计算图像中像素运动的技术，用于估计图像序列中的物体的运动。
OpenCV库中提供了对光流法的支持。
光流法基于一个假设：图像中邻近的像素具有相似的灰度值。
基于这个假设，光流法通过比较相邻图像帧中的像素值来估计两帧之间的像素运动。
光流法的输出是一个向量场，表示了图像中每个像素的运动方向和速度。
使用OpenCV进行光流法的主要步骤如下：1.读取两个连续的图像帧。
2.将图像帧转换为灰度图像，以减少计算量。
3.选择适当的光流算法，例如Lucas-Kanade算法或Farneback 算法。
4.使用选定的光流算法计算图像中每个像素的光流向量。
5.可选地根据需要对光流向量进行筛选和平滑处理。
6.可视化光流向量，将其可视化为箭头或颜色编码的图像。
光流法在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括目标跟踪、结构运动分析、动作识别等。
在OpenCV中，光流法的功能模块位于cv::calcOpticalFlow函数中，提供了多种光流算法的实现和参数调节。
以下是一个使用OpenCV进行光流法的示例代码：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/video.hpp>int main() {cv::VideoCapture cap("video.mp4");if (!cap.isOpened()) {std::cout << "Failed to open video file." << std::endl;return -1;}cv::Mat prevFrame, currFrame;cv::Mat prevGray, currGray;std::vector<cv::Point2f> prevPts, currPts;cap.read(prevFrame);cv::cvtColor(prevFrame, prevGray, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::goodFeaturesToTrack(prevGray, prevPts, 200, 0.01, 10);while (true) {cap.read(currFrame);if (currFrame.empty()) {break;}cv::cvtColor(currFrame, currGray,cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::calcOpticalFlowPyrLK(prevGray, currGray, prevPts, currPts);for (size_t i = 0; i < prevPts.size(); i++) {cv::Point2f prev = prevPts[i];cv::Point2f curr = currPts[i];cv::arrowedLine(currFrame, prev, curr, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);}cv::imshow("Optical Flow", currFrame);if (cv::waitKey(1) == 27) {break;}std::swap(prevGray, currGray);std::swap(prevPts, currPts);}cap.release();cv::destroyAllWindows();return 0;}```上述示例代码中使用了OpenCV的goodFeaturesToTrack函数来检测图像中的特征点，然后使用calcOpticalFlowPyrLK函数计算这些特征点的光流向量，并将其可视化。
calcopticalflowpyrlk函数
calcopticalflowpyrlk函数CALCOPTICALFLOWPYRLK函数是OpenCV中的一个重要函数，它用于计算光流，即在两个相邻的矩阵帧之间计算出像素的运动方向和速度。
CALCOPTICALFLOWPYRLK函数可以在复杂的场景中，准确地跟踪像素点的运动，是计算机视觉和机器人导航等领域中的重要工具。
CALCOPTICALFLOWPYRLK函数是一种基于金字塔的方法，它通过不同分辨率的图像对输入图像进行降采样，使得算法对图像中的细节不敏感，从而提高了算法的稳定性和精度。
CALCOPTICALFLOWPYRLK函数主要包括两步操作：金字塔建立和光流计算。
金字塔建立CALCOPTICALFLOWPYRLK函数将输入图像转换为灰度图像，然后将其分割为大小为WinSize的小块。
对于每一个小块p，CALCOPTICALFLOWPYRLK函数计算出在当前金字塔层下像素点p的亚像素位置，并在每个级别建立一个金字塔。
函数还根据金字塔中所有层的级别对运动向量进行缩放。
在建立图像金字塔后，CALCOPTICALFLOWPYRLK函数通过使用拉普拉斯金字塔，也就是在每个金字塔级别上减去上一级的扩展图像，来实现图像的高斯金字塔。
光流计算在光流计算中，CALCOPTICALFLOWPYRLK函数通过比较相邻的图像帧，来计算出像素点的运动方向和速度。
函数使用一个步长为1的小窗口，在当前图像中对每个小块周围的像素进行比较，获得位移向量。
然后，函数通过使用准备好的金字塔进行缩放，对向量进行迭代，从而计算准确的运动向量。
除了图像金字塔和Lucas-Kanade算法以外，CALCOPTICALFLOWPYRLK函数还支持一些参数，以便用户可以进一步调整算法的性能。
其中最重要的参数是WinSize，它指定了用于计算光流的小块的大小。
只有在相邻像素之间的运动量小于WinSize时，才会进行运动向量的计算。
CALCOPTICALFLOWPYRLK函数还支持设置停止准则，以便在达到指定的误差或者最大迭代次数时停止迭代。
opencv calcopticalflowfarneback参数 -回复
opencv calcopticalflowfarneback参数-回复在计算机视觉领域中，光流（optical flow）是指图像中像素点的运动方向和速度的估计。
光流算法可以通过分析连续图像帧之间的像素强度变化来推断出像素点的运动信息。
其中，Farneback光流算法是一种经典的计算光流的方法。
在本文中，我们将详细讨论和解析OpenCV中calcOpticalFlowFarneback函数的参数设置和使用方法。
1. calcOpticalFlowFarneback函数概述calcOpticalFlowFarneback函数是OpenCV库中提供的一种计算光流的方法。
它可以使用Farneback算法来估计连续图像帧之间的光流信息。
该函数的原型如下所示：cppvoid cv::calcOpticalFlowFarneback(InputArray prev,InputArray next,InputOutputArray flow,double pyr_scale,int levels,int winsize,int iterations,int poly_n,double poly_sigma,int flags);2. 参数解析下面，我们将对calcOpticalFlowFarneback函数中的各个参数进行解析和讨论。
- prev：包含前一帧图像像素强度值的输入数组。
- next：包含后一帧图像像素强度值的输入数组。
- flow：输出的光流信息。
它是一个和输入图像大小相同的二维数组，每个元素表示对应像素点的运动速度和方向。
- pyr_scale：金字塔尺度因子，用于生成图像金字塔。
默认值为0.5。
- levels：金字塔层数。
默认值为5。
- winsize：窗口大小。
大的窗口可以处理更大的运动，但运算速度会变慢。
默认值为13。
- iterations：迭代次数。
每个金字塔层的迭代次数。
默认值为10。
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。
本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。
二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。
该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。
在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。
2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。
它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。
3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。
通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。
在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。
三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。
2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。
在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。
3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。
通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。
opencv calcopticalflowpyrlk原理
opencv calcopticalflowpyrlk原理
OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK是一种光流估计算法，它基于金字塔处理技术，能够在不同尺度下跟踪图像中的点。
该算法可以用于运动分析、视频压缩、目标跟踪等领域。
计算光流的方法是通过追踪图像中的特征点的位置变化，来推断相邻帧之间的运动情况。
算法的基本思想是将当前帧和前一帧的灰度图像作为输入，对于一组初始的特征点，通过金字塔处理将其分别放置在几个不同的尺度上，然后运用Lucas-Kanade算法在每个尺度上计算运动向量。
该算法的优点是能够在不同尺度上处理图像，从而适应不同的物体尺寸和运动速度。
同时，它还能够通过对光流场的优化计算出更加准确的运动向量，提高跟踪的精度。
缺点是需要大量计算，时间复杂度较高，同时也对图像的噪声敏感。
总之，calcOpticalFlowPyrLK是一种非常实用的光流估计算法，可以广泛应用于计算机视觉和深度学习领域中的目标跟踪、动作识别等任务。
- 1 -。
光流法
基于前—后向光流点匹配运动熵的视频抖动检测算法1问题描述本文主要研究的是视频监控诊断系统中的视频画面抖动检测问题。
正常情况下，运动图像序列的连续多帧之间过渡是平滑的，画面相关性比较连续，但是如果它们之间的相关性出现大波动，视频就会出现抖动的情况。
在视频监控中，摄像头一般都是固定在某个位置，因此造成视频画面抖动现象的原因主要有:1)摄像头受到环境的干扰( 比如强风) 发生有规律的摆动从而造成图像的上下或左右抖动;2) 摄像头正在被人移动，造成画面抖动。
任何一种情况，都会导致画面出现周期性振颤或不规则扭曲，都意味着摄像头工作出现了异常。
2问题分析常见的运动参数估计算法主要有灰度投影法、块匹配法、特征点匹配和光流法。
针对视频监控画面抖动检测问题，本文提出一种实时有效、具有较高精度的检测算法。
算法采用稀疏型的光流特征和ORB 特征点匹配相融合的策略，采用前向—后向误差作为检验标准过滤错误匹配的光流点，然后根据正确匹配的点集合估计视频帧之间的全局运动方向和幅度等参数。
在一个时间段内，利用运动熵衡量连续帧的运动混乱程度，判断视频画面是否发生抖动异常现象。
本文针对视频质量诊断的抖动异常检测问题:1)提出融合光流点与特征点匹配，利用前-后向误差的方式验证并获取有效匹配点集的策略，可以缓解大位移抖动的影响，增强匹配点的可靠性;2)引入运动熵衡量连续帧间运动一致性程度，用于判断是否发生抖动，方法简单有效，实际可操作性比较好。
最后面向实际应用，搜集了各种在实际中发生抖动异常的视频监控录像数据，在数据集上测试了本文算法的性能，并进行了比较。
实验证明，本文算法达到了实时性要求，具备较高的检测精度，能够满足现实监控系统视频质量诊断的工作要求。
3算法描述视频发生抖动，意味着整个画面都将发生运动，同一帧画面上的点总体运动趋势保持一致。
基于这个假设前提，可以通过计算画面的全局运动参数来估计画面的整体运动情况。
鉴于光流特征能够较好地反映视频画面丰富的运动信息，特征点匹配对于环境适应性较好，本文提出将稀疏型光流特征与特征点匹配相融合的策略用于估计运动过程参数，有效互补它们各自的优点。
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So now let’s code it!
Beauty of OpenCV:
All of the Above = Two Function Calls Plus some support code :-)
Let’s step through the pieces. These slides provide the high-level.
Plan
OpenCV Basics
What is it? How do you get started with it?
Feature Finding and Optical Flow
A brief mathematical discussion.
OpenCV Implementation of Optical Flow
Tell Visual Studio where the includes are. (Import a C file first.)
Tell Visual Studio to link against cxcore.lib, cv.lib, and highgui.lib.
Tell Visual Studio to disable managed extensions.
gunzip opencv-1.0.0.tar.gz; tar –xvf opencv-1.0.0.tar cd opencv-1.0.0; ./configure --prefix=/usr; make make install [as root]
Copy all the DLLs in \OpenCV\bin to \WINDOWS\System32.
Step by step.
What is OpenCV?
Created/Maintained by Intel. Really four libraries in one:
“CV” – Computer Vision Algorithms All the vision algorithms. “CVAUX” – Experimental/Beta “CXCORE” – Linear Algebra Raw matrix support, etc. “HIGHGUI” – Media/Window Handling Read/write AVIs, window displays, etc.
Codecs like MJPEG and Cinepak are good. DV, in particular, is bad.
Step 2: Read AVI Properties
CvSize frame_size; frame_size.height =
cvGetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT );
Allocate eig,temp as in handout. On return frame1_features is full and N is the number of features found.
Step 7: Run Optical Flow
char optical_flow_found_feature[]; float optical_flow_feature_error[]; CvTermCriteria term =
Feature Finding and Optical Flow
A brief mathematical discussion.
OpenCV Implementation of Optical Flow
Step by step.
Optical Flow: Overview
Given a set of points in an image, find those same points in another image. or, given point [ux, uy]T in image I1 find the point [ux + δx, uy + δy]T in image I2 that minimizes ε:
Better Performance: ICC and IPL
Intel C/C++ Compiler Intel Integrated Performance Primitives ~30 – 50% Speed Up
Plan
OpenCV Basics
What is it? How do you get started with it?
Actually need third argument to conversion: CV_CVTIMG_FLIP.
Step 6: Run Shi and Tomasi
CvPoint2D32f frame1_features[N]; cvGoodFeaturesToTrack(
frame1, eig_image, temp_image, frame1_features, &N, .01, .01, NULL);
Optical Flow: Utility
Tracking points (“features”) across multiple images is a fundamental operation in many computer vision applications:
To find an object from one image in another. To determine how an object/camera moved. To resolve depth from a single camera.
cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 20, .3 );
cvCalcOpticalFlowPyrLK( … );
13 arguments total. All of the above. Both frames, both feature arrays, etc. See full implementation in handout.
Check out the samples directory!
Installing OpenCV
Download from:
/projects/opencvlibrary/
Be sure to get Version 1.0.0. Windows version comes with an installer. Linux: (Install ffMPEG first!)
Similar construction for getting the width and the number of frames.
See the handout.
Step 3: Create a Window
cvNamedWindow(“Optical Flow”, CV_WINDOW_AUTOSIZE); We will put our output here for visualization and debugut Video
CvCapture *input_video =
cvCaptureFromFile(“filename.avi”);
Failure modes:
The file doesn’t exist. The AVI uses a codec OpenCV can’t read.
Introduction to OpenCV
David Stavens
Stanford Artificial Intelligence Lab
Aside: Histogram Equalization
Images are from Wikipedia.
Today we’ll code:
A fully functional sparse optical flow algorithm!
Full implementation with extensive comments: /~dstavens/cs223b
/~dstavens/cs223b
Three versions of the code:
optical_flow_demo.cpp.windows
Step 4: Loop Through Frames
Go to frame N:
cvSetCaptureProperty( input_video, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, N );
Get frame N:
IplImage *frame = cvQueryFrame(input_video); Important: cvQueryFrame always returns a pointer to the same location in memory.
For Windows, full functionality.
optical_flow_demo.cpp.linux.limited_api
OpenCV for Linux missing some functions.
optical_flow_demo.cpp.linux.full_api
For Mac OS X? Full functionality? Also for Linux if/when API complete.
ε (δ x , δ y ) =
u x + wx x = u x − wx y = u y − w y
∑ ∑ (I ( x, y) − I
1
u y + wy
2
( x + δ x , y + δ y ))