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간단히 말해서, 우리는 추적하고 반복적으로 이러한 점의 광학 흐름 벡터를 계산하는 몇 가지 흥미로운 기능을 식별합니다. 그러나 Lucas-Kanade 메서드를 채택하는 것은 작은 움직임(초기 가정)에만 작동하며 큰 움직임이 있을 때 실패합니다. 따라서 Lucas-Kanade 메서드의 OpenCV 구현은 피라미드를 채택합니다. 광학 흐름을 측정하는 데 사용할 수 있는 많은 알고리즘이 있습니다. 가장 유명한 방법은 여러 프레임에 걸쳐 공간 및 시간 그라데이션을 분석하여 광학 흐름을 추정하는 Lucas-Kanade 방법입니다. 다른 방법은 블록 일치 또는 기능 추적을 사용하여 모션 측정을 가져옵니다. 그러나 다른 방법은 곤충 비전 시스템에서 영감을 „기본 동작 감지기”(EMD) 방법을 사용합니다. 광학 흐름 필드는 관측된 장면에 대한 방대한 정보 광입니다. 광학 흐름을 정확하게 결정하는 기술이 향상됨에 따라 다른 여러 기본 컴퓨터 비전 작업과 접합되는 광학 흐름의 응용 분야를 보는 것은 흥미롭습니다. 예를 들어, 의미 체계 분할 작업은 이미지를 고유한 오브젝트 클래스에 해당하는 일련의 영역으로 분할하는 것이지만 동일한 텍스처를 가진 밀접하게 배치된 오브젝트는 단일 프레임 분할 기법에서는 종종 어렵습니다. 그러나 오브젝트를 별도로 배치하는 경우 조밀한 광학 흐름 필드의 불연속성이 오브젝트 간의 경계에 해당하는 경우 오브젝트의 고유한 모션이 매우 유용할 수 있습니다. Lucas-Kanade 메서드는 희소 기능 집합에 대한 광학 흐름을 계산합니다(이 예에서는 Shi-Tomasi 알고리즘을 사용하여 감지된 모서리). OpenCV는 조밀한 광학 흐름을 찾는 또 다른 알고리즘을 제공합니다.

프레임의 모든 점에 대한 광학 흐름을 계산합니다. 2003년 거너 파네백의 „다각적 확장에 따른 2프레임 모션 추정”에 설명된 거너 파네백의 알고리즘을 기반으로 합니다. V x , V y {디스플레이 스타일 V_{x}, V_{y}}는 x {디스플레이 스타일 x} 및 y {displaystyle y} I의 속도 또는 광학 흐름의 구성 요소 (x , y , t) {디스플레이 스타일 I (x, y, t)} 및 „x, y, t)} 및 „{디스플레이 스타일 {{tfrac{부분”}} , 나는 y {디스플레이 스타일 {tfrac {부분 I}}}와 □N을 표시스타일 {tfrac {부분 I}}}는 해당 방향에서 {표시 스타일 (x, y, t) {표시 스타일 (x, y, t)}에서 이미지의 파생 상품입니다. I x {디스플레이 스타일 I_{x}} OpenCV의 구현을 위해 2채널 흐름 벡터 (dx/dt, dy/dt))에서 광학 흐름의 크기와 방향을 계산합니다. 그런 다음 색조별 흐름의 각도(방향)와 HSV 색상 표현값에 의한 흐름거리(크기)를 시각화합니다. HSV의 강도는 항상 최적의 가시성을 위해 최대 255로 설정됩니다. CalcOpticalFlowFarneback()을 통해 Farneback 방법의 OpenCV의 구현에 대한 문서는 여기에서 확인할 수 있습니다. 광학 흐름의 현상, 관찰자 의 움직임과 환경에 대한 의존성은 수십 년 동안 질적으로 알려져 왔습니다. 80년대 초반에만 이미지 시퀀스의 광학 흐름을 추정하기 위해 제안된 인기 알고리즘(Lucas & Kanade, 1981; Horn & Schunck, 1981년), 반면 광학 흐름에 대한 분석 모델은 60년대 중반(고든, 1965년) 초기에 공식화되었다. 코엔데링크 & 반 도른, 1976; 롱게트 히긴스 & 프라즈드니, 1980년).

혼(1986, p. 278)은 기하학적 개념인 광학 흐름 „모션 필드”의 분석 모델을 호출합니다. 이 모션 필드는 카메라의 형상, 즉 프로젝션 기능, 카메라의 움직임 및 장면의 형상에 의해 결정됩니다. 문헌에서 모션 필드는 종종 빛의 등록 된 패턴의 시간적 변화에 의해 정의되는 광학 흐름과 혼동된다. 분석 모델로 모션 필드는 운동에 핀홀 카메라에 대해 공식화되었다.

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