目录 光流法 KLT 原理 应用 目标跟踪算法主要分为两类：一类是传统的目标跟踪算法（粒子滤波(pf)、Mean Shift及KLT算法(或称Lucas光流法)）；另一大类是基于深度学习的跟踪算法。 光流法 光流(Optical flow) 其实是指空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的 瞬时速度。 它利用了图
1.特征点法 简介：顾名思义，特征点法就是对图像提取特征，对图像特征进行跟踪的过程。 有关特征点的介绍： 特征点一般包括了两部分：关键点和描述子 常用特征点：SIFT,SURF,ORB等 关键点：通过对图像取不同响应值得到的，如各种角点：例如最出名的FAST角点（ORBSLAM中所使用的特征点类型），Harries
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
OpenCV C++光流法进行运动目标检测 什么是光流程序说明代码运行效果 什么是光流 光流（optical flow）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。 光流法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
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
我们接触到的很多数学公式涉及到偏导数，那么图像的偏导数怎么求呢？ 我们可以认为：图像就是一个复杂的曲面，我们要想得到曲面点的梯度，就需要对该点求偏导。 求偏导的输入：附近点的灰度值 求偏导的输出：一个数 这里有人会问了，我们的梯度是一个有方向有大小的值呀。 没错，我们这里求导
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
