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当相机进行拍摄时，拍摄到的亮度图案会投射到图像传感器上，从而形成图像。在视频序列中，我们通常需要捕捉运动模式，即不同场景元素的 3D 运动在图像平面上的投影，这种投影 3D 运动矢量的图像称为运动场 (motion field)。但是，我们无法从相机传感器直接测量场景点的 3D 运动，我们所观察到的只是一种逐帧运动的亮度模式，亮度图案的这种运动称为光流 (optical flow)。运动场并不完全等同于光流，一个简单的例子是拍摄无明显变化的物体，例如，如果摄像机在白墙前移动，则不会产生光流；另一个经典的例子是旋转杆产生的运动错觉：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-540685.html
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光流估计 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪 高度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。 小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只
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光流估计：OpenCV光流估计是一种用于分析图像序列中物体运动情况的技术。它通过计算相邻帧之间像素的位移来推断物体的运动轨迹和速度。用于分析图像序列中物体的运动情况。 光流估计算法基于一个假设：相邻帧之间的像素亮度保持不变。根据这个假设，算法比较两幅图
摘要 OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源工具库，为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍OpenCV的功能和应用领域，并探讨它在实践中的重要性和前景。 📕作者简介： 热爱跑步的恒川 ，致力于C/C++、Java、Python等多编程语言，热爱跑步，
我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界，是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的 3 种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解，从而让我们识别到各种颜色。 对人工智能而言，学会“ 看 ”也是非常关键的一步。那么机器人是如
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本系列文章是OpenCV系列文章的第三篇，仍然跟随上篇内容主要聚焦于图像的一些操作 在通常情况下我们使用大小恒定的图像。但在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的同幅图像，例如，在搜索图像中的某些内容比如脸部信息时，并不确定该内容在图像中占据的大小。这种
针孔照相机模型是一种经典的相机模型，它将相机视为一个针孔，将场景中的点投影到成像平面上。在这个模型中，相机的 内参和外参 描述了相机的几何形状和相机的姿态。 相机的 内参矩阵 描述了相机的内部几何形状，包括相机的焦距、像素尺寸和像素坐标原点。相机的
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