안녕하세요 옵티컬 플로우 (as suggested in this answer)를 기반으로하는 비디오 시퀀스에서 객체를 분할하고 싶습니다. opencv를 사용 중이며 calcOpticalFlowFarneback 함수를 사용하여 두 개의 연속 프레임에 대한 플로우 필드를 생성 할 수있었습니다. 어떤 사람이이 흐름 장에 따라 이미지를 세분화하는 방법을 설명 할
저는 비디오 시퀀스에서 옵티컬 플로우의 개념에 대해 처음 접했고 옵티컬 플로우에 대한 기본 사항을 읽었으며 호른 & Shunck 메서드 또는 Lucade & Kanade의 방법에 익숙합니다. 는 I 이러한 방법으로 우리는이 픽셀에 대한 몇 가지 제약이있다 물론, 화상의 화소의 움직임을 나타내는 일부 벡터 (휘도 항상성, 평활성이 ....) 를 산출하는 것을
연속적인 프레임 움직임 차이를 찾기 위해 프레임의 절대 차이를 사용한 다음 모든 픽셀을 합하여 움직임의 양을 정량화했습니다. 나는 OpenCV에서 그렇게 해왔다. 하지만 최근 혼과 펑크의 옵티컬 플로우 알고리즘과 매크로 블록 기반의 모션 보상에 대해 알게되었습니다. OpenCV Library는 이미이를 계산할 수있는 함수를 내장하고 있습니다. 그러나 나는
나는 KLT를 사용하여 일련의 이미지에서 광학 흐름 추출을 완료했습니다. 카메라가 교통 체증 차를 촬영하는 움직이는 차량 위에 있습니다. 이제 일치하지 않는 점이없는 일치하는 결과를 얻을 수 있습니다. 저는 OpenCV 함수 (C++)를 사용하여 피쳐를 추출하고 추적합니다. 나는 프로그래밍에 아무런 문제가 없다. cvGoodFeaturesToTrack(),
OpenCV 2.4.4 버전을 사용하고 있습니다. - 나는 그 베타가 인 것을 알고있다.하지만 이라는 예제 폴더에있는 메서드는 cv::calcOpticalFlowSF이라는 예제가있다. 그러나이 데모를 복사하여 입력 이미지와 함께 사용하면 처리가 시작되고 몇 초 후에 충돌 보고서가 다시 나타납니다. 메서드에 대한 설명서는 약간 이상합니다. 출력 파일은 메서드
누구나 OpenCV에서 Brox 밀도 광학 흐름 알고리즘을 사용할 수 있습니까? 나는 시도하고 cv::gpu::BroxOpticalFlow 객체를 사용할 때, 나는 cv::gpu::PyrLKOpticalFlow와 같은 문제 만 조밀 한 버전이 아닌 스파 스 하나가, 위의 주석으로, 나는 예외가 {
// Load images
cv::Mat
비디오의 옵티컬 플로우 계산을위한 Horn-schunck 방법을 연구했습니다. 내 코드는 C로되어있어 이미지를 회색으로 스케일링하고 파생 상품을 계산하는 등 처음부터 모든 알고리즘을 구현한다는 의미입니다. 메소드의 본질을 완전히 흡수 할 수는 없습니다. 최종 흐름 행렬에는 각 픽셀에 대한 변위 벡터가 포함될 것입니다. 맞습니까? 각 픽셀에 대한 의미, 흐름
옵티컬 플로우 벡터의 중심을 찾아야합니다. OpenCV Lucas Kanade 함수를 적용하여 시각적으로 광학 흐름 벡터를 볼 수 있습니다. 이제 어떻게이 벡터들을 클러스터링하고 그들의 중력 중심을 찾으십니까? 흐름 벡터가 클러스터링되는 위치를 찾는 것은 내가 달성하기를 원하는 것입니다. 벡터가 Point2f 이전 포인트와 다음 포인트입니다. 이 벡터를 클
저는 응용 프로그램에서 광학 흐름 계산을 위해 OpenCVs cvCalcOpticalFlowBM을 사용하려고했습니다. 나는 유사한 일을하고있다 : IplImage* velX1 = cvCreateImage(cvSize((beforeGray->width - blockSize.width + shiftSize.width)/shiftSize.width, (befor