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MATLAB 光流场计算源码 optical flow

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简介：
本资源提供了一套用于在MATLAB环境下计算光流场的完整源代码。通过该工具包，用户能够分析视频序列中像素亮度变化，实现运动估计，广泛应用于计算机视觉领域。 光流场计算的MATLAB源码optical flow。这段描述仅包含技术内容，并无任何链接或联系信息。如需进一步了解相关代码细节，请直接询问关于技术实现的问题，而不涉及具体联络方式。

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  • MATLAB 光流场计算源码 optical flow
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    本资源提供了一套用于在MATLAB环境下计算光流场的完整源代码。通过该工具包，用户能够分析视频序列中像素亮度变化，实现运动估计，广泛应用于计算机视觉领域。 光流场计算的MATLAB源码optical flow。这段描述仅包含技术内容，并无任何链接或联系信息。如需进一步了解相关代码细节，请直接询问关于技术实现的问题，而不涉及具体联络方式。
     
  • Matlab视差图计算代码 - 光流与视差误差分析及可视化：Optical-Flow-Disparity
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    本项目提供了一套基于Matlab的工具包，用于计算、分析和可视化光流与视差数据。通过详细的算法实现，能够有效评估视差图中的误差，并进行深入的数据可视化展示。 MATLAB视差图计算代码及光流视差误差的计算与可视化工具存储于一个仓库内，该工具通过基于真实值评估并展示流场误差和视差误差来为光流算法提供比较手段。此功能已在MATLAB中实现，并以一种用户友好的方式集成了计算、显示和编程。 快速入门： 为了迅速掌握基本概念及其实现方法，请运行demo.m脚本，该脚本接收地面真实值与估计的流量图以及视差图作为输入，进而输出光流误差与视差误差并进行可视化处理。 使用流程演示： 1. 使用flow_read()函数从PNG图像加载流场F。 2. 利用flow_visualization展示以u和v（分别代表水平分量和垂直分量）为变量的彩色图及其它形式的光流动态，并输出循环编码的uint8格式图像。 3. 通过调用flow_error计算估计流量与地面真实值之间的误差。 4. 使用flow_error_image显示上述得到的流场误差信息。 5. 调用flow_write函数将流场F保存为png文件。 立体视差演示： 1. 利用disp_read()从PNG图像加载视差图Dstereo。
     
  • 在Android中利用OpenCV实现光流法(Optical Flow)
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    本篇文章将介绍如何在Android平台上使用OpenCV库来实现光流法（Optical Flow），详细讲解了技术原理和实践步骤。 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。网络上一些关于Android版OpenCV的博客内容往往不够清晰明确，很多文章只是简单的复制粘贴，并且有些甚至没有实际操作就直接发布，这不仅会误导初学者，还会在被其他人转载或引用后产生更大的负面影响。“徒错一人，误众人”，因此本专栏通过亲自研究和实践来详细讲解调试过程中遇到的问题及注意事项，希望能帮助到各位初学OpenCV的朋友们避免走弯路、浪费时间和精力。需要使用opencv官网提供的OpenCV-android-sdk，并将其sdk部分覆盖工程中的相应文件夹，由于该sdk文件较大，在此没有上传具体文件内容。
     
  • 6D追踪代码-optical flow
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    6D追踪代码-optical flow是一款先进的计算机视觉技术应用，通过分析连续图像或视频帧间的光流数据，实现物体在三维空间中的精确位置与姿态跟踪。适用于机器人导航、AR/VR及自动驾驶领域。 标题中的“optical-flow-6D-tracking-code”指的是一个用于六维度（6D）对象姿态跟踪的代码库，其中6D姿态通常包括三维位置和三维旋转。这个技术利用了光流的概念，即图像序列中像素在时间上的运动估计。此代码可能被设计来帮助计算机视觉应用中的物体追踪，例如机器人导航、增强现实或视频分析。 描述提到该代码库与一篇名为“使用光流和慢fps CNN进行6D对象姿态跟踪”的学术论文相关联。这表明代码采用了深度学习方法，并具体地利用了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，尽管其运行帧率较低（慢fps）。这种低帧率的特性可能为了在保持准确性的同时减少计算资源的需求。此外，“评估代码将可用”意味着该包还包含了用于验证算法效果的重要工具。 标签为Python表明此代码库使用了Python语言编写，这是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的编程语言，并提供了丰富的库支持复杂计算机视觉任务的实现。 文件名“optical-flow-6d-tracking-code-main”中的main通常表示这是项目的主要或核心部分，可能包括主程序、配置文件、数据处理脚本以及模型训练与测试代码等组成部分。 综合上述信息推测，这个代码库可能包含以下内容： 1. **光流计算模块**：实现像素在连续帧间运动的估计。 2. **慢fps CNN模型**：提供预测物体6D姿态的功能，并考虑了低帧率特性以减少计算量。 3. **数据预处理和后处理**：包括读取图像、生成光流以及将CNN输出转换为六维姿态等功能。 4. **训练脚本**：用于加载数据，构建模型，设置优化器及进行训练等操作的代码。 5. **评估工具**：计算并报告模型精度指标如平均欧氏距离和角误差等信息。 6. **示例与测试代码**：提供展示如何使用该库实现对象跟踪功能的例子。 7. **配置文件**：设定模型参数、数据路径及训练设置的选项。 为了有效利用这个代码库，用户需要具备Python编程能力以及对计算机视觉基础和深度学习的理解。同时建议阅读相关论文以更好地理解作者的设计思想，并根据具体应用场景调整使用方法。
     
  • 光场深度估算的MATLAB源代码
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    本作品提供了一套用于实现光场图像深度信息估计的MATLAB源代码。通过先进的算法处理，能够高效准确地从光场数据中提取深度图。 本代码对应文献：Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation, IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018。本段落采用了基于置信度传播优化的深度估计算法，在估计深度的同时评估置信度，并依据置信度对深度值进行优化，尤其在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中取得了较好的结果。此外还附上了本课题小组在实验室拍摄的布娃娃场景数据集。
     
  • 基于相位的光流：相位法光流场估算-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB实现基于相位的光流算法，用于准确估计视频帧间的光流场，具有计算效率高、抗噪能力强的特点。 该代码实现了 Gautama 和 Van Hulle (2002) 在 IEEE Transactions on Neural Networks 中描述的光流算法。此方法采用基于相位的空间滤波来估计光流场，并分为三个步骤：空间过滤、相位梯度估计以及使用循环网络进行 IOC 计算。
     
  • LK光流MATLAB源码-OptFlowEvaluation：光流评估
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    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。
     
  • MATLAB中的光流计算程序
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    本程序为利用MATLAB实现的光流计算工具，适用于视频分析和计算机视觉领域中运动估计。 光流计算是计算机视觉领域中的一个关键概念，用于分析连续帧之间像素的运动信息，在视频处理、运动分析、物体跟踪以及3D重建等多个应用中有着广泛的应用。这里提供了一个基于MATLAB的光流计算实现，特别是利用了Lucas-Kanade方法。 Lucas-Kanade算法是由Bruce Lucas和Takeo Kanade于1981年提出的一种光流估计方法，它是基于局部二维运动模型的。该算法假设相邻像素具有相似的运动，从而简化了问题的复杂性。具体步骤包括： 1. **特征检测**：需要在图像中找到稳定的特征点，如角点或边缘，在连续帧中可以被准确追踪。 2. **光流方程**：描述了像素在连续帧之间的相对位移，即`I(x+dx, y+dy, t+1) = I(x, y, t)`。由于图像亮度恒定假设，我们可以得到两个方程（亮度一致性约束），但只有两个方程无法求解三个未知数（`dx`, `dy`, `t`）。因此，Lucas-Kanade算法引入了泰勒级数展开，将像素亮度的变化近似为局部线性关系。 3. **优化过程**：通过最小化泰勒级数展开后的误差函数来得到最佳的运动向量 `(dx, dy)`。这通常可以通过高斯-牛顿法或Levenberg-Marquardt算法实现，迭代更新运动参数。 4. **金字塔结构**：为了处理大范围的运动，可以采用多尺度金字塔方法，在低分辨率图像上计算光流，然后逐步细化到原始图像，这种方法称为Pyramid Lucas-Kanade。 在提供的MATLAB代码中可以看到以下几个关键文件的作用： - `LucasKanade.m`：这是主要的光流计算函数，可能包含了Lucas-Kanade算法的实现。 - `LucasKanadeRefined.m`：可能是优化版的Lucas-Kanade算法，例如增加了鲁棒性处理或者改进了特征匹配。 - `HierarchicalLK.m`：很可能实现了金字塔版本的Lucas-Kanade光流算法。 - `Expand.m` 和 `Reduce.m`：这些可能是图像金字塔操作的辅助函数，用于图像的下采样和上采样。 理解并运用这些代码可以帮助你深入学习光流计算，并将其应用于实际项目中。例如，在不同的视频序列上运行算法以观察其性能；或者结合其他方法如特征描述符提高特征匹配准确性；还可以探索如何将光流信息与其他视觉任务，如目标跟踪或运动分割相结合。
     
  • MATLAB潮流计算与漏洞索引-含代码：Power-flow-vuln-idx算法方法中的电力流网络攻击脆弱性计算 MATLAB 代码...
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    本资源提供基于MATLAB的电力系统潮流计算及网络漏洞评估工具，内嵌Power-flow-vuln-idx算法，旨在分析电力流网络的安全与稳定性。含详细代码示例。 此存储库包含用于计算电压脆弱性指数（VVI）和功率脆弱性指数（PVI）的代码。这些算法在《表征潮流网络攻击脆弱性的算法方法》论文中有详细描述，并于ISGT2019会议上发表。 运行该代码需要特定的库支持，且除了runVVI和runPVI函数外，其余部分均使用Matpower6.0编写，可能与不同版本不兼容。然而，这两个函数应该能够兼容Matpower6.0及7.0版本。为了确保正确执行，请将MATLAB路径扩展至包括含有这些功能的文件夹以及整个Matpower库及其子目录。 计算电压脆弱性指数（VVI）的方法如下： 1. 首先设置write参数为true，mpc变量加载指定案例数据。 2. 使用runVVI函数，并传入上述两个值作为输入。例如：`mpc = loadcase(casedata); VVI = runVVI(mpc, true);` 3. 这里casedata代表你想要分析的电网名称，比如case9。 执行后，此代码将返回一个列向量，显示每个母线在电压失效情况下的故障点。此外，它还会生成名为“runVVI-nbus.csv”的文件（其中n为系统总线数），每一行对应不同的母线，并从故障角度列出以下信息：巴士指数等。
     
  • MATLAB色标代码-Branched-Flow-Simulation：分支流仿真
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    MATLAB色标代码-Branched-Flow-Simulation 是一个基于MATLAB环境开发的分支流仿真实验项目。通过使用定制的颜色编码，该工具能够模拟和分析复杂流动系统中的物理现象，为研究者提供深入理解流体动力学特性及优化设计提供了便利途径。 Matlab色标代码Branched-Flow-Simulation光分支流数据处理与模拟项目主要分为几个部分：colorbar是标准比色条的源码，用于生成实验中不同厚度肥皂膜白光干涉的颜色。需要注意的是，颜色条会随着LED光源型号的不同而变化，计算出的数据可能不准确。 项目的主功能包括对实验拍摄的肥皂膜白光干涉图片（sample.jpg）进行处理，并结合colorbar进行标准比色分析。通过这些步骤可以得到膜表面厚度分布图（精度在10nm左右），并进一步计算有效折射率和有效势场分布图，从而模拟入射光线的分支流现象。 具体操作流程如下：首先，在Matlab中打开文件夹；然后载入**sample.jpg**图片；接下来调整预估的厚度上下限（startD和endD）；在命令行输入forsampleD可以生成厚度分布图；输入forNe则可生成有效折射率分布图及势场数据。此外，通过输入Forv0, Forlcp可以获得肥皂膜表面无序相干长度的数值，并使用“trace”指令得到光分支流现象模拟图像。 用户可以在源代码中调整参数以适应不同的实验需求；人工造膜模拟部分则可以通过调用form_concavelens, form_等函数实现。