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在Android中利用OpenCV实现光流法(Optical Flow)

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简介:
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。

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客服
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  • AndroidOpenCV(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。
  • MATLAB 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。
  • OpenCV的应
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    本项目旨在探讨和实践基于OpenCV库实现的光流算法,通过实验分析不同光流方法的特点与性能,为视觉跟踪、视频压缩等领域提供技术支持。 这是由牛人David Stavens编写的内容,包括PPT讲解和详细注释的程序代码,为英语版本。
  • OpenCV的应
    优质
    本文章将详细介绍如何在OpenCV中使用光流法进行物体跟踪与分析,并探讨其应用场景和优化策略。 OpenCV实现的光流法有相关文档可供参考,值得大家学习和研究。
  • 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。
  • C++使OpenCV图像稳定化
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    本项目利用C++结合OpenCV库中的光流法进行视频处理,旨在通过分析和预测视频帧间的运动向量来减少摄像机抖动,从而达到图像稳定的效果。 使用OpenCV中的算法实现数字稳像的一个实例,主要采用角点检测和光流法来跟踪和计算特征点。
  • OpenCVSharpC#OpenCV的应
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    本教程介绍如何使用OpenCVSharp库,在C#环境中便捷地应用OpenCV进行计算机视觉任务,包括安装步骤、基本操作及示例代码。 OpenCVSharp 是为了解决在C#环境下编写OpenCV程序的问题而开发的一个.NET封装库。我曾深入研究过这一问题,并实现了高效且实用的方法(GOCW)。最近,在收集资料时,我发现了一个名为OpenCVSharp的项目;该项目已经发展了一段时间,应有许多可以直接借鉴或使用的部分。它由一位日本工程师创建,是基于OpenCV的.NET包装器,比Emgu CV更接近原始的OpenCV,并提供了丰富的示例代码以供参考。其采用LGPL许可协议发布,对商业应用非常友好(几乎等同于BSD许可证)。
  • OpenCV的LK
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    简介:LK光流法是OpenCV中用于计算图像序列间物体运动的经典算法,适用于目标跟踪、视频分析等领域。 美国斯坦福大学的Stavens在2007年编译了LK光流算法,并附有PPT讲解。
  • 基于OpenCV图展示
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV,实现了多种光流算法,并通过可视化技术展示了光流场的变化情况。 基于OpenCV的光流算法实现及光流图显示,代码工程使用Qt5构建。
  • OpenCVRetinex算
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    本项目通过Python和OpenCV库实现了经典的Retinex算法,旨在改善图像的视觉效果,增强图像对比度,并在不同光照条件下提供更佳的细节展现能力。 国外的大牛撰写了一篇关于Retinex图像处理的文章,该技术可以应用于图像增强和去雾等领域。