Advertisement

PWC-Net_光流估计代码_PWC-Net_pwcnet_nan_

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：PWC-Net是一种先进的光流估算算法，其代码实现可应用于视频分析、自动驾驶等场景。此版本解决了NaN问题，提升了模型的稳定性与准确性。 PWC-Net光流估计代码实现了高效的光流估计，并支持输入图片或视频。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PWC-Net_光流估计代码_PWC-Net_pwcnet_nan_
    优质
    简介：PWC-Net是一种先进的光流估算算法，其代码实现可应用于视频分析、自动驾驶等场景。此版本解决了NaN问题，提升了模型的稳定性与准确性。 PWC-Net光流估计代码实现了高效的光流估计，并支持输入图片或视频。
     
  • 最新的光流估计方法（附带代码）
    优质
    本文介绍了最新光流估计技术及其应用，并提供了相关代码供读者参考和实践。通过创新算法提高图像序列中运动信息捕捉精度与效率。 本段落整理了各种光流估计方法的最新进展，包括分层约束光流、大位移光流估计、深度匹配以及稀疏匹配光流估计，并提供了相关代码和文献资料。
     
  • LK光流MATLAB源码-OptFlowEvaluation：光流评估
    优质
    OptFlowEvaluation是用于评估光流算法性能的MATLAB工具包，包含多种标准测试视频与评价指标，助力研究人员优化光流估计技术。 本段落介绍了一种基于光流的避障平衡策略，并使用Matlab与C++混合开发实现。在Matlab中编写了源代码并构建了一个合成3D环境用于实验。C++主要用于实现五种公共光学方法：Lucas-Kanade（LK）、Horn-Schunck（HS）、块匹配（BM）、FarneBack（FB）和金字塔Lucas-Kanade（PyrLK）。平衡策略依据光流的大小来决定机器人的移动方向，孟塞尔色彩系统用于可视化光流。Matlab主要用于捕获图像帧并控制观察视点的运动。 实验过程中，使用了五种不同的光学方法，并且通过比较左侧和右侧的流量之和来确定机器人应向左或向右转向以避开障碍物。此外，在MATLAB中利用VRML（虚拟现实建模语言）构建了一个合成环境用于模拟测试。 为了运行该项目，需要在Windows系统上安装Matlab并编译mex文件作为包装器。具体步骤是在包含库的目录下执行命令：`mexall(1)`来完成这一过程。
     
  • light_flow.zip_光流 MATLAB_运动估计 光流法_预测与光流法
    优质
    本资源包提供了一种基于MATLAB实现的光流算法，用于计算视频序列中的物体运动。通过光流法进行图像间的运动估计和预测分析。 通过MATLAB程序实现基于光流法的运动估计，可以对图像进行预测。
     
  • 光流估计的改进方法
    优质
    本研究提出了一种针对光流估计问题的有效解决方案，通过优化算法和深度学习技术结合的方式，显著提高了光流估计的速度与精度。旨在为计算机视觉领域提供更强大的工具支持。 本段落提出了一种方法以提高在复杂实际场景中的光流估计的鲁棒性和准确性。该方法解决了由于使用亮度恒定性与梯度恒定性的组合导致对光照变化敏感的问题，通过结合双边滤波器及惩罚函数的应用来增强光流计算的可靠性。此外，采用对偶算法和逐步细化策略进一步提升了光流估算的速度以及适应范围。 为了验证所提出的方法的有效性和鲁棒性，我们使用了Middlebury光流数据库中的场景以及实际复杂环境下的情况进行测试。实验结果显示该方法在面对光照变化时表现出良好的稳定性能，并且提高了光流估计的精确度和目标边缘提取能力。
     
  • PWC-Net：基于金字塔、扭曲和成本体的光流CNN-Python实现
    优质
    简介：PWC-Net是一种先进的计算机视觉技术，采用金字塔、扭曲和成本体方法的卷积神经网络，用于高效准确地计算视频中的光流。此Python实现为研究者提供了便捷的学习与开发平台。 PWC-Net：使用金字塔、翘曲和成本量的光流CNN 版权所有（C）2018 NVIDIA Corporation。 版权所有。 根据CC BY-NC-SA 4.0许可获得许可。 用法： 对于Caffe用户，请参阅Caffe README.md文件。 对于PyTorch用户，请参阅PyTorch README.md文件。 PyTorch实现几乎与Caffe实现匹配（Sintel训练集最后一次通过时的平均EPE：2.31）。
     
  • MATLAB初始代码-OpticalFlow: 使用Horn-Schunck方法估算光流
    优质
    本项目使用MATLAB实现基于Horn-Schunck算法的光流估计。通过优化能量函数来计算图像序列中的像素运动，适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 在MATLAB中使用Horn-Schunck方法估计光流。本项目是课程《图像处理和计算机视觉》（ENGG5104，CUHK，2015Spring）作业3的一部分，内容为光流估计的解决方案。在这个项目中，我运用了Horn-Schuck算法来计算两个连续帧之间的光流图(u,v)。关于项目的原理及实验结果，请参考我的报告。 如何运行代码：只需在MATLAB环境中打开文件夹并执行runflow.m脚本即可开始程序。若需测试不同图像对间的光流，可将输入的图片名称修改为runflow.m中imread函数处指定的名字进行替换操作。
     
  • MATLAB的光流代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的光流计算方法，适用于视觉追踪、视频分析等领域，帮助用户理解和应用光流技术。 光流是一种描述图像序列中像素运动的估计方法，在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。利用Matlab强大的数学计算能力和丰富的图像处理工具箱可以实现光流算法。 一、光流基础 1. 定义：光流是图像序列中每个像素在时间上的连续变化，它反映了图像上像素在空间中的运动。简单来说，就是从一张图片到下一张图片的像素移动轨迹。 2. 基本假设：光流法基于两个主要假设——亮度恒定和空间一致性（平滑性约束）。前者意味着同一物体的像素亮度在同一帧之间保持不变；后者则认为相邻像素具有相似运动。 3. 应用场景：光流分析常用于视频分析、运动估计、目标跟踪、三维重建及自动驾驶等多个领域。 二、Matlab实现光流 1. 工具箱：在Matlab中，使用vision.OpticalFlowEstimator类可以方便地进行光流估算。这个工具支持多种算法如Lucas-Kanade和Farneback等。 2. Lucas-Kanade方法：这是一种经典的方法通过迭代优化来解决光流方程，在Matlab中可以通过设置Estimator对象的Algorithm属性为LucasKanade实现。 3. Farneback方法：这种方法广泛应用于实时应用，适用于处理全局运动及快速变化。在Matlab里，可以将Estimator对象的Algorithm属性设为Farneback以使用此算法。 三、程序结构 压缩包中可能包含两个演示光流估计器使用的Matlab程序： 1. Lucas-Kanade程序：首先加载连续图像帧，并定义Lucas-Kanade光流估算器。设置参数（如搜索窗口大小和金字塔级别）后，调用estimate函数计算光流。该程序会显示原始图像及带有箭头的图像以直观展示像素运动。 2. Farneback程序：与上述方法类似但使用不同的设定和参数。此法通常对全局运动和快速变化有更好处理能力。 四、学习与实践 为更好地理解和应用这些程序，需要掌握如下几点： 1. 图像处理基础知识：理解图像帧的概念及像素表示。 2. Matlab编程基础：熟悉语法并能编写运行基本脚本。 3. 光流理论：深入研究光流数学模型和优化方法，并了解各种算法的优劣。 通过上述两个程序，可以动手实验观察不同算法的效果，并根据需要调整参数。这不仅有助于加深对光流的理解，还能够提升图像处理技能并为未来的研究开发打下基础。
     
  • 光学流的运动估算
    优质
    简介：光学流的运动估算是计算机视觉领域的一项关键技术，通过分析图像序列中的像素变化来估计场景中物体或摄像机本身的运动。这项技术在视频压缩、目标跟踪和机器人导航等领域有着广泛的应用。 运动估计的MATLAB代码非常实用且经典。
     
  • 改良版CLG变分光流场估计方法
    优质
    本研究提出一种改进的CLG变分光流法，通过优化算法细节和引入新的数据项来提升光流估计精度与效率，在多种视频序列测试中展现了优越性能。 光流运动估计是计算机视觉领域的重要研究方向之一。为了减少噪声对光流场估算的影响，并解决大位移问题，我们建立了一种结合全局与局部特性的CLG-TV变分模型来进行光流估算，并提出了相应的求解方法。 该模型将LK局部光流算法融入到TV-L1模型中，并采用了各向异性扩散和双边滤波技术。这使得改进后的模型不仅保持了原TV-L1的优势，还增强了抗噪性能并有效解决了大位移问题。在计算过程中，我们采用结构纹理分解方法以及由粗至精的金字塔策略来提高光流估算精度。 实验结果显示，该算法降低了平均绝对误差（AAE）和均方根误差（AEPE），同时提高了精确度并且加快了收敛速度。进一步通过实际大位移图像序列测试证明，此模型能够有效区分动态目标与静态背景，并且可以准确地捕捉到物体的运动信息。 综上所述，我们提出的CLG-TV模型在提高光流估算精度的同时也有效地解决了大位移问题。