Comment KLT travail dans OpenCV?
Je suis curieux de connaître la logique qui sous-tend KLT dans openCV.
De ce que j'ai connu jusqu'à présent, les images sont envoyées à trouver du flux optique dans OpenCV est tout d'abord convertie en niveaux de gris.
Ce que je suis curieux, c'est que, lors de l'exécution de l'algorithme, nous avons besoin d'un ensemble de fonctionnalités pour le calcul. Quelles sont les caractéristiques utilisées dans la recherche d'optique de la méthode des flux dans openCV?
Merci 🙂
plus probablement harris coins ou bonnes-fonctions-de-piste.
OriginalL'auteur ra bes | 2013-09-18
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Il y a 2 types de flux optique. Dense et clairsemée.
Dense trouve débit pour tous les pixels tandis que éparses trouve des flux pour les points sélectionnés.
Les points sélectionnés peuvent être spécifiées par l'utilisateur, ou calculée automatiquement à partir de tout de la fonction de détecteurs disponibles dans OpenCV. La plupart des communes disposent de détecteurs comprennent GoodFeaturesToTrack qui trouve des coins en utilisant cornerHarris ou cornerMinEigenVal
La liste des fonctionnalités est ensuite transmis à la KLT Tracker calcOpticalFlowPyrLK.
Fonctionnalité peut être n'importe quel point de l'image. Les plus courantes sont les coins et les bords.
Qu'entendez-vous par la dynamique de fond?
Un fond qui est en train de changer (c'est à dire un mouvement de caméra).
Oui cela fonctionnera, mais échouera si il y a un brusque changement drastique dans le fond, c'est à dire l'arrière-plan devient complètement différent de la scène. Enfait différents algorithmes avancés travail en utilisant le flux optique. par exemple, il peut être utilisé pour la vidéo de stabilisation mis en œuvre dans le OpenCV vidéo module de stabilisation.
J'ai peut-être un peu hors sujet, je suppose, mais en plus de la médiane des flux de tracker qui est utilisé dans le TLD de la bibliothèque, quelle est la meilleure solution à votre avis pour le suivi d'un objet dans un contexte changeant?
OriginalL'auteur sgarizvi
Il est un brillant vidéo sur KLT ici dans cette vidéo. Vous devez vérifier cela
OriginalL'auteur Dheeraj M Pai