opticalFlowFarneback
目的利用Farneback方法估计光流
描述
创建一个光流对象，使用Farneback方法估计移动对象的方向和速度。使用对象函数estimateFlow来估计光流矢量。使用重置对象功能，可以重置光流对象的内部状态。
创建
描述
opticFlow= opticalFlowFarneback
opticFlow= opticalFlowFarneback (名称,值）名称,值对参数。任何未指定的属性都有默认值。将每个属性名用引号括起来。
例如,opticalFlowFarneback (NumPyramidLevels, 3)
属性
对象的功能
estimateFlow |
光流估计 |
重置 |
重置光流估计对象的内部状态 |
例子
用Farneback方法估算光流
读取视频文件。指定要读取帧的时间戳。
vidReader = VideoReader (“visiontraffic.avi”，“CurrentTime”11);
创建一个光流对象，使用Farneback方法估计光流。输出是一个指定光流估计方法及其特性的对象。
opticFlow = opticalFlowFarneback
opticFlow = opticalFlowFarneback具有属性:NumPyramidLevels: 3 PyramidScale: 0.5000 NumIterations: 3 NeighborhoodSize: 5 FilterSize: 15
创建一个自定义图形窗口来可视化光流矢量。
h =图;movegui (h);hViewPanel = uipanel (h,“位置”，[0 0 1 1]，“标题”，“光流矢量图”）;hPlot =轴(hViewPanel);
读取图像帧并转换为灰度图像。估计连续图像帧的光流。显示当前图像帧并绘制光流矢量为抖动图。
而hasFrame(vidReader) frameRGB = readFrame(vidReader);frameGray = im2gray (frameRGB);流= estimateFlow (opticFlow frameGray);imshow (frameRGB)在情节(流,“DecimationFactor”, 5 [5],“ScaleFactor”2,“父”, hPlot);持有从暂停(10 ^ 3)结束
算法
Farneback算法生成一个图像金字塔，其中每一层的分辨率都低于前一层。当您选择一个大于1的金字塔级别时，算法可以在多个分辨率级别跟踪点，从最低级别开始。增加金字塔层的数目使算法处理较大的位移之间的帧。然而，计算的数量也在增加。该图表显示了一个有三个层次的图像金字塔。
跟踪从最低分辨率开始，一直持续到收敛。在一个级别上检测到的点位置将作为后续级别的关键点传播。这样，算法在每一层都细化了跟踪。金字塔分解使算法能够处理大像素运动，这种运动可以是大于邻域大小的距离。
参考文献
Farneback, G.《基于多项式展开的两帧运动估计》在第十三届北欧图像分析会议论文集， 363 - 370。瑞典Halmstad: SCIA, 2003。
扩展功能
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