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PWC-Net：基于金字塔、扭曲和成本体的光流CNN-Python实现

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简介：
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）。

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  • PWC-Net：基于金字塔、扭曲和成本体的光流CNN-Python实现
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    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）。
     
  • PYLK-金字塔光流-KLT
    优质
    简介：PYLK（Pyramid Lukas-Kanade）是一种基于图像金字塔和KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法的光流估计方法，广泛应用于计算机视觉领域。 金字塔LK光流的C代码在传统KLT算法的基础上进行了扩展，新增了生成并输出中间BMP图的功能。
     
  • LK光流迭代金字塔：Lucas-Kanade光流计算的MATLAB实现
    优质
    简介：LK光流迭代金字塔是基于Lucas-Kanade算法的MATLAB工具，用于高效准确地进行图像序列中的光流计算。通过构建迭代金字塔结构优化了光流估计过程，适用于多种计算机视觉任务。 使用金字塔分解和迭代细化来计算OF。这包括一个演示以及一篇详细解释该方法的论文。
     
  • L-K金字塔光流法的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于L-K（Lucas-Kanade）金字塔算法的光流估算方法的MATLAB实现。通过多层次图像处理技术，此代码能够高效准确地计算视频帧间像素点运动矢量，适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 L-K金字塔光流法的Matlab代码实现可以参考1981年的文章《一种迭代图像配准技术及其在立体视觉中的应用》。
     
  • 【老生谈算法】基于金字塔LK光流法的MATLAB实现代码.docx
    优质
    这份文档《老生谈算法》详细介绍了基于金字塔LK（Lucas-Kanade）光流法在MATLAB中的实现方法，提供了具体的代码示例和详细的注释说明。 【老生谈算法】基于金字塔LK光流法的MATLAB代码
     
  • 基于MATLAB的图像金字塔生成.zip
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB编写的代码和文档，用于实现图像金字塔的生成。通过多层次处理技术，适用于计算机视觉与图像分析等领域。 亲测可用：在MATLAB平台上使用高斯金字塔生成第五层。
     
  • LK金字塔光 flow 方法
    优质
    LK金字塔光流法（简称LK Flow方法）是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于估计图像序列中像素点的运动。该方法基于Lucas-Kanade算法，并结合了金字塔多尺度处理策略，有效提高了计算效率和准确性，在目标跟踪、视频压缩等场景中有广泛应用。 基于OpenCV的光流法采用的是LK金字塔算法。
     
  • MATLAB中的高斯金字塔实现
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中实现图像处理技术之一——高斯金字塔的方法。通过构建一系列不同分辨率的图像层级，该技术广泛应用于图像压缩、特征检测等领域。文中详细阐述了如何利用MATLAB函数高效地生成和操作高斯金字塔，并提供了具体的代码示例。 图像高斯金字塔的MATLAB实现主要分为高斯平滑与向下采样两部分，可以直接运行。