pcaflow.hpp 文件引用

以下论文的 PCAFlow 算法实现：http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/cvpr2015_pcaflow.pdf。更多说明...

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"

pcaflow.hpp 的包含关系图

此图表示哪些文件直接或间接包含此文件

类
类和nbsp;	cv::optflow::OpticalFlowPCAFlow
	PCAFlow 算法。更多说明...
类和nbsp;	cv::optflow::PCAPrior
	此类可用于对得到的光流施加学习到的先验。解决方案将依据先验规则进行。您需要首先使用“learn_prior.py”脚本生成适当的先验文件。更多说明...

命名空间
命名空间和nbsp;	cv
	与磁盘上某个文件关联的文件存储的“黑盒”表示。
命名空间和nbsp;	cv::optflow

函数
Ptr< DenseOpticalFlow >	cv::optflow::createOptFlow_PCAFlow ()
	创建 PCAFlow 的实例。

详细说明

以下论文的 PCAFlow 算法实现：http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/cvpr2015_pcaflow.pdf。

作者

Vladislav Samsonov vvlad.nosp@m.xx@g.nosp@m.mail..nosp@m.com

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一些关键差异将此算法与最初的 PCAFlow（见论文）区别开来

• 使用离散余弦变换基而不用使用 PCA 提取的基。理由：DCT 基具有可比性能，也不需要额外的存储空间。此外，此决策有助于避免使用大量外部输入使算法过载。
• 使用内建 OpenCV 特征追踪而不用 libviso。