# 光流估计 # 1. 光流估计 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 角点检测所需参数 # 如果不限制角点最大数量，速度就会有些慢，达不到实时的效果 # 品质因子会筛选角点，品质因子设置的
参考 Flow-code: 将flo光流文件转换为png图片 基于光流warp的temporal loss增加视频分割的连续性 Pytorch-pwc Flow-code 在 http://vision.middlebury.edu/flow/submit/ 下载flow-code.zip 解压到linux中flow-code文件夹下执行以下命令： cd imageLib make cd .. make ./colort
主页：home page 参考代码：depthstillation 1. 概述 导读：在这篇文章中提出了一个生成光流训练数据的策略，用以弥补真实光流训练数据的不足。文章的策略首先使用单目深度估计网络（MiDas或MeGaDepth）生成单张图像的深度估计结果。对于光流估计所需的另外一个视图图像，文章通过采样生
参考代码：RAFT 作者主页：Zachary Teed 1. 概述 导读：这篇文章提出了一种新的光流估计pipline，与之前介绍的PWC-Net类似其也包含特征抽取/correlation volume构建操作。在这篇文章中为了优化光流估计，首先在correlation volume的像素上进行邻域采样得到lookups特征（增强特征相关性，
动作识别调研 1. 简介1.1 基本概念1.2 难点 2. 人体动作识别系统2.1 传统方法2.1.1 iDT框架 2.2 深度学习方法2.2.1 Two-Stream双流架构2.2.2 3D卷积架构2.2.3 CNN+LSTM架构2.2.4 GCN架构 相关文献 1. 简介 动作/行为识别，也可称为(Human Action/Activity Recognition,HA
参考代码（official）：PWC-Net 参考代码（pytorch convert）：pytorch-pwc 1. 概述 导读：这篇文章给出了一种使用CNN网络实现光流估计的方法，在该方法中采用了经典的特征金字塔结构作为特征提取网络。之后在金字塔的某个层级上使用上一级的光流作为warp引导，第二幅图像的特征将被warp。进
光流 是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。（可以就把光流理解为瞬时速度） 光流法 是通过上下帧像素点的位置关系来判断物体运动的信息的方法。 光流场 可以理解为光流的集合。 基本假设条件 使用光流法必须假设两个条件： 1.亮度不变：同一目标在不同帧时的亮度
目录 论文解读之：RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow写在前面回顾光流领域RAFTFeature Encoder与Context EncoderUpdate 总结 论文解读之： RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow 由于前段时间太忙了，这篇博客拖了很久才
光流估计 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。 三个前提条件： - 亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。 - 小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情况下才
光流（一）--综述概览 Eason.wxd 2015-09-14 10:49:54 10626 收藏 12 分类专栏： 运动跟踪 原文： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8683859 光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每
视频目标检测 前言一、视频目标检测是什么？二、视频目标检测方法分类 前言 由于工作原因，要对视频目标检测做一些调研，最后想以文章的方式做一个总结，如果有说的不好的地方也请指出。本篇会介绍视频目标检测有哪些方法和相关论文，并比较了这些论文的效果。 一、视频目标检
场景光流是对场景中运动和几何模型的稠密三维重建。大多数的系统都是利用双目图像作为输入输出场景的三维重建结果。现存的系统都是比较依赖RGB图像的质量而且在一些反光物体，遮挡，病态的光线场景下表现很差。雷达在上述的环境中影响就很小，但是由于雷达数据的稀疏性导致雷达的
论文阅读--Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation 原文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Niklaus_Context-Aware_Synthesis_for_CVPR_2018_paper.pdf 关键词：上下文遮挡推断，视频补帧 论文简介： 本文的关注点在于，目前已知的视频补帧算
视频分类——第一节 顶会：CVPR、ECCV、ICCV 分类对象：化妆、颠球、骑马。语义明确。 发展历程 前深度学习 先分析语义，再分类 一个黑衣人走出来，找人的特征 深度学习 音视频融合，设计网络，利用数据集 方法概述 主要方法 双流网络 两条视觉信息处理通道：静态视觉场景+运动场景（光流） 最后处
深蓝学院从零开始手写VIO（五）——视觉前端视觉前端算法特征+光流跟踪算法关键帧与三角化 声明：本专栏文章为深蓝学院《从零开始手写VIO》课程个人学习笔记，更多学习资源请咨询深蓝学院相关课程。 视觉前端算法 从大类上可以分为特征法和直接法两类，具体可参见《视觉SLAM十四讲》，
作者：akkaze-郑安坤 链接：https://www.zhihu.com/question/366016644/answer/971983556 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真
个人博客：http://www.chenjianqu.com/ 原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-89.html 光流(Optical Flow)是一种描述像素随时间在图像之间运动的方法。随着时间的流逝，同一个像素会在图像中运动，我们希望追踪它的运动过程。其中，计算部分像素运动的称为稀疏光流，计算所有像素的
【论文阅读】D3D: Distilled 3D Networks for Video Action Recognition 个人感觉这篇文章写得挺好的，而且由于太久没有看行为识别相关论文了，所以准备好好地看一下这篇论文，然后基于这篇论文地参考文献往前搜索。 3D卷积网络中的运动信息 提出问题：3D卷积网络到底能不能提取全
光流法 Basic theory： 光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而
一 、光流法基本原理与应用 1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一
