基于鲁棒局部光流 (RLOF) 算法和稀疏到稠密插值方案的快速稠密光流计算。更多…

#include <opencv2/optflow/rlofflow.hpp>

cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow 协作图

公共成员函数
virtual int	getEPICK () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

virtual float	getEPICLambda () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

virtual float	getEPICSigma () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

virtual float	getFgsLambda () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual float	getFgsSigma () const =0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual float	getForwardBackward () const =0
	前向后向置信度检查的阈值。

virtual Size	getGridStep () const =0
	生成运动向量的网格大小。

virtual InterpolationType	getInterpolation () const =0
	用于计算稠密光流的插值方法。

virtual int	getRICSLICType () const =0
	选择要使用的超像素算法变体的参数。

virtual int	getRICSPSize () const =0
	用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

virtual Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >	getRLOFOpticalFlowParameter () const =0
	RLOF 算法的配置。

virtual bool	getUsePostProc () const =0
	启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	启用 VariationalRefinement

virtual void	setEPICK (int val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

virtual void	setEPICLambda (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

virtual void	setEPICSigma (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

virtual void	setFgsLambda (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual void	setFgsSigma (float val)=0
	参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

virtual void	setForwardBackward (float val)=0
	前向后向置信度检查的阈值。

virtual void	setGridStep (Size val)=0
	生成运动向量的网格大小。

virtual void	setInterpolation (InterpolationType val)=0
	用于计算稠密光流的插值方法。

virtual void	setRICSLICType (int val)=0
	选择要使用的超像素算法变体的参数。

virtual void	setRICSPSize (int val)=0
	用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

virtual void	setRLOFOpticalFlowParameter (Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > val)=0
	RLOF 算法的配置。

virtual void	setUsePostProc (bool val)=0
	启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool val)=0
	启用 VariationalRefinement

继承自 cv::DenseOpticalFlow 的公共成员函数
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	计算光流。

virtual void	collectGarbage ()=0
	释放所有内部缓冲区。

继承自 cv::Algorithm 的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< DenseRLOFOpticalFlow >	create (Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > rlofParam=Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >(), float forwardBackwardThreshold=1.f, Size gridStep=Size(6, 6), InterpolationType interp_type=InterpolationType::INTERP_EPIC, int epicK=128, float epicSigma=0.05f, float epicLambda=999.0f, int ricSPSize=15, int ricSLICType=100, bool use_post_proc=true, float fgsLambda=500.0f, float fgsSigma=1.5f, bool use_variational_refinement=false)
	创建 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 实例。

从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

其他继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

基于鲁棒局部光流 (RLOF) 算法和稀疏到稠密插值方案的快速稠密光流计算。

RLOF 是一种快速局部光流方法，如 [238] [239] [240] 和 [241] 中所述，类似于 [36] 提出的金字塔迭代 Lucas-Kanade 方法。更多细节和实验可以在以下论文中找到 [242]。该实现源自 optflow::calcOpticalFlowPyrLK()。

稀疏到稠密的插值方案允许使用 RLOF 快速计算稠密光流（参见 [102]）。此方案应用以下步骤：

计算在规则采样网格上播种的运动向量。可以使用 setGridStep 配置此网格的稀疏性。
（可选）基于前向后向置信度过滤错误的运动向量。可以使用 setForwardBackward 配置阈值。只有当阈值 > 0 时才应用过滤器，但由于反向流的估计，运行时间会加倍。
将向量场插值应用于运动向量集以获得稠密向量场。

有关 RLOF 配置，请参阅 optflow::RLOFOpticalFlowParameter 以了解更多详细信息。参数已在 [238] [239] [240] 和 [241] 中进行了描述。

注意: 如果网格大小设置为 (1,1) 并且前向后向阈值 <= 0，则 RLOF 会计算像素级稠密光流场，而无需使用插值。; 请注意，在输出中，如果在 *I0* 和 *I1* 之间找不到对应关系，则 *flow* 将设置为 0。

另请参阅: optflow::calcOpticalFlowDenseRLOF()，optflow::RLOFOpticalFlowParameter

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< DenseRLOFOpticalFlow > cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::create	(	Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >	rlofParam = Ptr< RLOFOpticalFlowParameter >(),
		float	forwardBackwardThreshold = 1.f,
		Size	gridStep = Size(6, 6),
		InterpolationType	interp_type = InterpolationType::INTERP_EPIC,
		int	epicK = 128,
		float	epicSigma = 0.05f,
		float	epicLambda = 999.0f,
		int	ricSPSize = 15,
		int	ricSLICType = 100,
		bool	use_post_proc = true,
		float	fgsLambda = 500.0f,
		float	fgsSigma = 1.5f,
		bool	use_variational_refinement = false )

static

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.create(	[, rlofParam[, forwardBackwardThreshold[, gridStep[, interp_type[, epicK[, epicSigma[, epicLambda[, ricSPSize[, ricSLICType[, use_post_proc[, fgsLambda[, fgsSigma[, use_variational_refinement]]]]]]]]]]]]]	) ->	返回值
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow_create(	[, rlofParam[, forwardBackwardThreshold[, gridStep[, interp_type[, epicK[, epicSigma[, epicLambda[, ricSPSize[, ricSLICType[, use_post_proc[, fgsLambda[, fgsSigma[, use_variational_refinement]]]]]]]]]]]]]	) ->	返回值

创建 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 实例。

参数

rlofParam	参见 optflow::RLOFOpticalFlowParameter
forwardBackwardThreshold	参见 setForwardBackward
gridStep	参见 setGridStep
interp_type	参见 setInterpolation
epicK	参见 setEPICK
epicSigma	参见 setEPICSigma
epicLambda	参见 setEPICLambda
ricSPSize	参见 setRICSPSize
ricSLICType	参见 setRICSLICType
use_post_proc	参见 setUsePostProc
fgsLambda	参见 setFgsLambda
fgsSigma	参见 setFgsSigma
use_variational_refinement	参见 setUseVariationalRefinement

◆ getEPICK()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICK ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICK(		) ->	返回值

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

K 表示在拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配数量。通常应约为 128。但是，较低的值会使插值速度明显加快。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICK

◆ getEPICLambda()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICLambda(		) ->	返回值

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

Lambda 是一个参数，定义了测地线距离中边缘感知项的权重，应在 0 到 1000 的范围内。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICSigma

◆ getEPICSigma()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getEPICSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICSigma(		) ->	返回值

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

Sigma 是一个参数，定义了局部加权仿射拟合中权重下降的速度。较高的值可以帮助保留精细细节，较低的值可以帮助去除输出流中的噪声。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setEPICSigma

◆ getFgsLambda()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getFgsLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsLambda(		) ->	返回值

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

设置相应的 fastGlobalSmootherFilter() 参数。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setFgsLambda

◆ getFgsSigma()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getFgsSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsSigma(		) ->	返回值

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

设置相应的 fastGlobalSmootherFilter() 参数。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setFgsSigma

◆ getForwardBackward()

virtual float cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getForwardBackward ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getForwardBackward(		) ->	返回值

前向后向置信度检查的阈值。

另请参阅: setForwardBackward

◆ getGridStep()

virtual Size cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getGridStep ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getGridStep(		) ->	返回值

生成运动向量的网格大小。

对于每个网格点，都会计算一个运动向量。由于前向后向阈值（如果设置 > 0），一些运动向量将被移除。其余部分将成为矢量场插值的基准。

另请参阅: getForwardBackward，setGridStep

◆ getInterpolation()

virtual InterpolationType cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getInterpolation ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getInterpolation(		) ->	返回值

用于计算稠密光流的插值方法。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，setInterpolation

◆ getRICSLICType()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRICSLICType ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSLICType(		) ->	返回值

选择要使用的超像素算法变体的参数。

另请参阅: setRICSLICType

◆ getRICSPSize()

virtual int cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRICSPSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSPSize(		) ->	返回值

用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

另请参阅: setRICSPSize

◆ getRLOFOpticalFlowParameter()

virtual Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getRLOFOpticalFlowParameter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRLOFOpticalFlowParameter(		) ->	返回值

RLOF 算法的配置。

另请参阅: optflow::RLOFOpticalFlowParameter，setRLOFOpticalFlowParameter

◆ getUsePostProc()

virtual bool cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getUsePostProc ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUsePostProc(		) ->	返回值

启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另请参阅: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setUsePostProc

◆ getUseVariationalRefinement()

virtual bool cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::getUseVariationalRefinement ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUseVariationalRefinement(		) ->	返回值

启用 VariationalRefinement

另请参阅: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，setUsePostProc

◆ setEPICK()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICK ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICK(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICK

◆ setEPICLambda()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICLambda ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICLambda(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICLambda

◆ setEPICSigma()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setEPICSigma ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setEPICSigma(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getEPICSigma

◆ setFgsLambda()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setFgsLambda ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setFgsLambda(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，getFgsLambda

◆ setFgsSigma()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setFgsSigma ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setFgsSigma(	val	) ->	无

参见 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另请参阅: ximgproc::EdgeAwareInterpolator，ximgproc::fastGlobalSmootherFilter，getFgsSigma

◆ setForwardBackward()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setForwardBackward ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setForwardBackward(	val	) ->	无

前向后向置信度检查的阈值。

对于每个网格点 \( \mathbf{x} \)，都会计算一个运动向量 \( d_{I0,I1}(\mathbf{x}) \)。如果前向后向误差

\[ EP_{FB} = || d_{I0,I1} + d_{I1,I0} || \]

如果大于此函数给定的阈值，则后续的矢量场插值将不会使用该运动矢量。\( d_{I1,I0} \) 表示反向流。注意，只有当阈值 > 0 时，才会应用前向后向测试。这可能会导致运动估计的运行时间加倍。

另请参阅: getForwardBackward，setGridStep

◆ setGridStep()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setGridStep ( Size val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setGridStep(	val	) ->	无

生成运动向量的网格大小。

另请参阅: getGridStep

◆ setInterpolation()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setInterpolation ( InterpolationType val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setInterpolation(	val	) ->	无

用于计算稠密光流的插值方法。

支持两种插值算法

INTERP_GEO 应用快速测地线插值，参见 [102]。
INTERP_EPIC_RESIDUAL 应用边缘保持插值，参见 [225]，Geistert2016。
另请参阅
ximgproc::EdgeAwareInterpolator，getInterpolation

◆ setRICSLICType()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRICSLICType ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRICSLICType(	val	) ->	无

选择要使用的超像素算法变体的参数。

cv::ximgproc::SLICType SLIC 使用所需的 region_size（值：100）对图像进行分割
cv::ximgproc::SLICType SLICO 将使用自适应紧凑因子进行优化（值：101）
cv::ximgproc::SLICType MSLIC 将使用流形方法进行优化，从而产生更多内容敏感的超像素（值：102）。
另请参阅
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC，cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRICSPSize()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRICSPSize ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRICSPSize(	val	) ->	无

用于调整用于过度分割的超像素的近似大小的参数。

另请参阅: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC，cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRLOFOpticalFlowParameter()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setRLOFOpticalFlowParameter ( Ptr< RLOFOpticalFlowParameter > val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setRLOFOpticalFlowParameter(	val	) ->	无

RLOF 算法的配置。

另请参阅: optflow::RLOFOpticalFlowParameter，getRLOFOpticalFlowParameter

◆ setUsePostProc()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setUsePostProc ( bool val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setUsePostProc(	val	) ->	无

启用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另请参阅: getUsePostProc

◆ setUseVariationalRefinement()

virtual void cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow::setUseVariationalRefinement ( bool val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.setUseVariationalRefinement(	val	) ->	无

启用 VariationalRefinement

另请参阅: getUseVariationalRefinement

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/optflow/rlofflow.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承的成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getEPICK()

◆ getEPICLambda()

◆ getEPICSigma()

◆ getFgsLambda()

◆ getFgsSigma()

◆ getForwardBackward()

◆ getGridStep()

◆ getInterpolation()

◆ getRICSLICType()

◆ getRICSPSize()

◆ getRLOFOpticalFlowParameter()

◆ getUsePostProc()

◆ getUseVariationalRefinement()

◆ setEPICK()

◆ setEPICLambda()

◆ setEPICSigma()

◆ setFgsLambda()

◆ setFgsSigma()

◆ setForwardBackward()

◆ setGridStep()

◆ setInterpolation()

◆ setRICSLICType()

◆ setRICSPSize()

◆ setRLOFOpticalFlowParameter()

◆ setUsePostProc()

◆ setUseVariationalRefinement()