opticalflow

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OpenCV의 Dense optical flow (Farneback) 기능에서 출력되는 내용은 무엇입니까? 파이썬에서 옵티컬 플로우 맵을 만드는 데 어떻게 이것을 사용할 수 있습니까?

Opencv의 조밀 한 옵티컬 플로우 함수의 출력을 사용하여 모션 벡터의 떨림 플롯을 그리지 만 실제로 함수가 출력하는 것을 찾을 수 없었습니다. 코드는 다음과 같습니다. 사실상 밀도가 높은 옵티컬 플로에 대한 OpenCv 자습서에서 제공된 코드와 같습니다. 인쇄 기능에서 다음 출력을받습니다. flow [[[ 0.00000000e+00 0.00000000e

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OpenCV Dense Optical Flow Matrix

OpenCVs Dense optical flow 기능 (Farneback)의 출력 매트릭스에 관한 다른 질문이 있습니다. 나는이 비슷한 질문을 한 최근 (What is output from OpenCV's Dense optical flow (Farneback) function? How can this be used to build an optical flo

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루카스 - 카나 데 (Lucas-Kanade) 방법에 의한 광 흐름? OpenCV의 튜토리얼-파이썬 주어진

방법은 0.5 속도에서 동영상을 재생처럼 처리에 약간의 지연을 갖는다는 광학 흐름 기능에 (변위 벡터 필드) 무시할 지연으로 획득 될 수있는 다른 방법을 제안 할 ? import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture("vtest.avi") ret, frame1 = cap.read() prvs = cv2.

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C# 및 EmguCV를 사용하는 동작 감지

emgucv 및 옵티컬 플로우의 새로운 기능입니다. 비디오에서 움직이는 물체를 인식하고 원이나 사각형 또는 다른 모양을 그려 봅니다. 나는 opticalflow.HS와 opticalflow.LK를 사용해야합니다. 그것이 내가하고 싶은 첫 번째 일입니다. 나는 emgu cv 2.4.9를 사용하고있다. 나는 약간의 코드를 가지고있다. 그러나 그것은 단지 약간의

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광학 흐름에서 velX 및 velY (추가 방법)

C#의 Emgu cv에서 프로젝트를 수행하고 있습니다. 나는이 첫 걸음에 갇혀있다. 나는 opticalflow.HS와 LK를 계산했고, velx와 vely를 프레임과 포인트로 프레임을 그리는 방법을 모르고 ImageBox에 보여주었습니다. OpticalFlow.HS(prev, frame1, true, velx, vely, 0.1d, new MCvTermCr

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추적은 옵티컬 플로우 벡터를 연결한다는 것을 의미합니까?

비디오의 연속적인 프레임 사이에서 옵티컬 플로우를 찾고 모든 옵티컬 플로우 벡터를 링크하면 이는 트래킹을 구현 했습니까? 그렇다면 간단한 추적 방법입니까?

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OpenCV Python calcOpticalFlowPyrLK 카메라 프레임에서 포인트를 반환

the Lucas-Kanade optical flow tracker example을 통해 480x640 비디오를 실행하면 음수 x 및 y 좌표와 같이 카메라 프레임 너머에있는 추적 지점이 생깁니다. 이것이 어떻게 가능한지? 이거 버그 야?

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tvl1 opencv 함수를 사용하여 옵티컬 플로를 계산하는 방법

tvl1 opencv 함수 createOptFlow_DualTVL1을 사용하여 옵티컬 플로를 계산하는 python 예제를 찾으려고합니다. 그러나 충분한 설명서가없는 것으로 보입니다. 아무에게도 맡길 수 없습니까? 나는 calcOpticalFlowFarneback 여기에 언급 된 http://docs.opencv.org/master/d7/d8b/tutoria

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혼 - Schunck 광학 흐름 (평균 속도)

현재 광학 흐름에 대한 HS 방법을 구현하려고하지만 내 u 및 v 항상 항상 0이있는 것 같습니다. 나는 여기에 내 오류를 알아낼 수 없습니다이 vid=VideoReader('outback.AVI'); vid.CurrentTime = 1.5; alpha=1; iterations=10; frame_one = readFrame(vid); vid.

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광 흐름 기반 차량 탐지 및 추적 MATLAB

전적으로 MATLAB에서 광 흐름 기반 차량 탐지 및 추적 작업을하고 있습니다. 카메라가 움직이고 있고 물체도 움직이고 있으면 제공됩니다. 이전에는 카메라가 고정 된 상태에서 움직이는 동안 많은 작업이 수행되었습니다. 옵티컬 플로우 벡터는 LUCAS-KANADE 방법과 호른 (Horn and shunck)을 사용하여 쉽게 결정될 수 있습니다. 두 개의 연속