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癞皮狗旺旺
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微微王chichi

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看到你这个图片 首先我感觉你这个偏绿的问题 是因为你错误的把摄像头传回来的YCbCr色彩空间的图像用rgb来显示了,或者就是你rgb弄成了bgr显示,先调整一下图像读取显示的问题 呵呵 另外 就你这个贴出来的图片,肯定是受到摄像头的限制,有扭曲的问题,找找摄像头标定的代码,先恢复到正常的图像,然后再去想怎么做,处理的素材不好,后面什么算法都是白搭至于识别的问题,不知道你想识别什么,常见的机器人识别里面识别道路的话最好先弄一点先验知识,呵呵算是一点点经验之谈,如果我没猜错,建议你查查美国国防部的darpa challenge(好像是这么写) 都是机器视觉导航的 可以开开眼界

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opencv三维重建你好,我有这些文档.

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Megumi2046

运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数(位置、速度、加速度等)及运动轨迹 ,通过进一步分析处理,实现对目标行为更高层级上的理解。 运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ,常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。

运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。光流法源于 仿生学 思想,更贴近于直觉,大量昆虫的视觉机理便是基于光流法。 二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“The Perception of Visual World”中首次提出了以心理学实验为基础的光流法基本概念,而直到八十年代才由Horn、Kanade、Lucash和Schunck创造性地将灰度与二维速度场相联系,引入光流约束方程的算法,对光流计算做了奠基性的工作。

光流(optical flow):由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。

通俗说,对于一个图片序列,把每张图像每个像素在连续帧之间的运动速度和方向( 某像素点在连续两帧上的位移矢量 )找出来就是光流场。

第t帧的时A点的位置是(x1, y1),第t+1帧时A点位置是(x2,y2),则像素点A的位移矢量:(ux, vy) = (x2, y2) - (x1,y1)

如何知道第t+1帧的时候A点的位置涉及到不同的光流计算方法,主要有四种:基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。

光流法依赖于三个假设:

根据所形成的光流场中 二维矢量的疏密程度 ,光流法可分为稠密光流与稀疏光流。

稀疏光流只对有 明显特征的组点 (如角点)进行跟踪,计算开销小。

(1)calcOpticalFlowPyrLK 基于金字塔LK光流算法,计算某些点集的稀疏光流。 参考论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm》 (2)calcOpticalFlowFarneback 基于Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流。 参考论文《Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion》 (3)CalcOpticalFlowBM 通过块匹配的方法来计算光流 (4)CalcOpticalFlowHS 基于Horn-Schunck 的算法计算稠密光流。 参考论文《Determining Optical Flow》 (5)calcOpticalFlowSF 论文《SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical FlowAlgo》的实现

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