2016-05-24 4 views
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私はKanade-Lucas-Tomasiトラッカーを理解しようとしています。 これは、それが行われるべき方法の概要(私はいくつかの講義から読み取る)です。この中に私の疑問は、我々はいくつかの点でオプティカルフローを計算する必要があるか、単に変位ベクトルは、持ち運びには十分でないですKanade-Lucas-Tomasiトラッカーでコンピュータオプティカルフローが必要ですか?

1. Find harris corners 
2. For each corner compute displacement to next frame 
using the Lucas-Kanade method 
3. Store displacement of each corner, update corner position 
4. (optional) Add more corner points every M frames using 1 
5. Repeat 2 to 3 (4) 
6. Returns long trajectories for each corner point 

アルゴリズムを出す? いいえの場合、オプティカルフローはこのトピックに対応しているのはなぜですか?

答えて

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Kanade-Lucas-Tomasiトラッカーは、オプティカルフローに関連しています。これは、変位ベクトルがオプティカルフローベクトルですが、疎な意味であり、密なオプティカルフローフィールドではないためです。これは、トラッカーがLucas Kanadeの変位ベクトルを推定する方法に基づいているためです。 Lucas Kanade法は、一次テイラー近似によって解かれる強度定数仮定に基づいており、この近似はオプティカルフロー方程式と呼ばれ、Horn and Schunkによって考案された。 Lucas Kanade法は、ローカルオプティカルフロー法として分類されているが、現在のほとんどのオプティカルフロー法は、密な動き場を生成するグローバルな方法である。

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オプティカルフローでは、速度dx/dtとdy/dtであるuとvを計算します。どのように動きベクトルを計算するのですか? uとvにフレームレートを掛けますか? –

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オプティカルフローが3D実世界モーションの2D投影を提供するので、実際の世界モーションを取得するのは簡単ではありません。詳細については、例えばを参照されたい。 SLAMメソッドに変換します。 –

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変位ベクトルは、コーナー位置での(稠密な)オプティカルフローの1サンプルです。ところで、Harrisのコーナーは、通常、検索を初期化するのに適した場所ですが、厳密には弱い検出器が必要です。& Tomasiの古典的な「追跡する良い機能」paperを参照してください。

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