基於魯棒區域性光流 (RLOF) 演算法和稀疏到密集插值方案的快速密集光流計算。更多...

#include <opencv2/optflow/rlofflow.hpp>

cv::optflow::DenseRLOFOpticalFlow 的協作圖

公共成員函式
virtual int	getEPICK () const =0
	參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

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

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

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

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

virtual float	getForwardBackward () const =0
	用於正向後向置信度檢查的閾值。

virtual Size	getGridStep () const =0
	用於生成運動向量的網格大小。

virtual InterpolationType	getInterpolation () const =0
	用於計算密集光流的插值方法。

virtual int	getRICSLICType () const =0
	選擇要使用的超畫素演算法變體的引數

virtual int	getRICSPSize () const =0
	用於調整過分割所用超畫素近似大小的引數。

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

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

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	啟用 VariationalRefinement

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

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

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

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

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

virtual void	setForwardBackward (float val)=0
	用於正向後向置信度檢查的閾值。

virtual void	setGridStep (Size val)=0
	用於生成運動向量的網格大小。

virtual void	setInterpolation (InterpolationType val)=0
	用於計算密集光流的插值方法。

virtual void	setRICSLICType (int val)=0
	選擇要使用的超畫素演算法變體的引數

virtual void	setRICSPSize (int val)=0
	用於調整過分割所用超畫素近似大小的引數。

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

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

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool val)=0
	啟用 VariationalRefinement

繼承自 cv::DenseOpticalFlow 的公共成員函式
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	計算光流。

virtual void	collectGarbage ()=0
	釋放所有內部緩衝區。

繼承自 cv::Algorithm 的公共成員函式
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除演算法狀態。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 為空（例如，在最開始或讀取不成功後），則返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	從檔案儲存中讀取演算法引數。

virtual void	save (const String &filename) const

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

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。

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

靜態公共成員函式
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)
	建立 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 例項。

繼承自 cv::Algorithm 的靜態公共成員函式
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	從檔案中載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	從字串載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	從檔案節點讀取演算法。

附加繼承成員
繼承自 cv::Algorithm 的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

基於魯棒區域性光流 (RLOF) 演算法和稀疏到密集插值方案的快速密集光流計算。

RLOF 是一種快速區域性光流方法，在 [241] [242] [243] 和 [244] 中有描述，類似於 [37] 提出的金字塔迭代 Lucas-Kanade 方法。更多細節和實驗可在以下論文 [245] 中找到。該實現源自 optflow::calcOpticalFlowPyrLK()。

稀疏到密集插值方案允許使用 RLOF 快速計算密集光流（參見 [104]）。對於此方案，應用以下步驟：

計算在規則取樣網格中播種的運動向量。此網格的稀疏度可以透過 setGridStep 配置。
（可選地）根據前後置信度過濾錯誤的運動向量。閾值可以透過 setForwardBackward 配置。只有當閾值 >0 時才應用此過濾器，但由於反向流的估計，執行時將加倍。
將向量場插值應用於運動向量集以獲得密集向量場。

有關 RLOF 配置的更多詳細資訊，請參見 optflow::RLOFOpticalFlowParameter。引數已在 [241] [242] [243] 和 [244] 中描述。

注意: 如果網格大小設定為 (1,1) 且前後閾值 <= 0，則 RLOF 將計算畫素級密集光流場，而無需使用插值。; 請注意，在輸出中，如果在 I0 和 I1 之間未找到對應關係，則 flow 將設定為 0。

另請參見: optflow::calcOpticalFlowDenseRLOF(), optflow::RLOFOpticalFlowParameter

成員函式文件

◆ 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]]]]]]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow_create(	[, rlofParam[, forwardBackwardThreshold[, gridStep[, interp_type[, epicK[, epicSigma[, epicLambda[, ricSPSize[, ricSLICType[, use_post_proc[, fgsLambda[, fgsSigma[, use_variational_refinement]]]]]]]]]]]]]	) ->	retval

建立 optflow::DenseRLOFOpticalFlow 例項。

引數

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

◆ getEPICK()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICK(		) ->	retval

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

K 是擬合局部仿射模型時考慮的最近鄰匹配數量。通常應在 128 左右。然而，較低的值會使插值明顯加快。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, setEPICK

◆ getEPICLambda()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICLambda(		) ->	retval

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

Lambda 是定義測地距離中邊緣感知項權重的引數，應在 0 到 1000 的範圍內。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, setEPICSigma

◆ getEPICSigma()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getEPICSigma(		) ->	retval

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

Sigma 是一個引數，定義了局部加權仿射擬閤中權重下降的速度。較高的值有助於保留精細細節，較低的值有助於消除輸出流中的噪聲。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, setEPICSigma

◆ getFgsLambda()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsLambda(		) ->	retval

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

設定相應的 fastGlobalSmootherFilter() 引數。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, setFgsLambda

◆ getFgsSigma()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getFgsSigma(		) ->	retval

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

設定相應的 fastGlobalSmootherFilter() 引數。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, ximgproc::fastGlobalSmootherFilter, setFgsSigma

◆ getForwardBackward()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getForwardBackward(		) ->	retval

用於正向後向置信度檢查的閾值。

另請參見: setForwardBackward

◆ getGridStep()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getGridStep(		) ->	retval

用於生成運動向量的網格大小。

為每個網格點計算一個運動向量。一些運動向量會因前後閾值（如果設定為 >0）而被移除。其餘的將作為向量場插值的基準。

另請參見: getForwardBackward, setGridStep

◆ getInterpolation()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getInterpolation(		) ->	retval

用於計算密集光流的插值方法。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, setInterpolation

◆ getRICSLICType()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSLICType(		) ->	retval

選擇要使用的超畫素演算法變體的引數

另請參見: setRICSLICType

◆ getRICSPSize()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRICSPSize(		) ->	retval

用於調整過分割所用超畫素近似大小的引數。

另請參見: setRICSPSize

◆ getRLOFOpticalFlowParameter()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getRLOFOpticalFlowParameter(		) ->	retval

RLOF 演算法的配置。

另請參見: optflow::RLOFOpticalFlowParameter, setRLOFOpticalFlowParameter

◆ getUsePostProc()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUsePostProc(		) ->	retval

啟用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另請參見: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter, setUsePostProc

◆ getUseVariationalRefinement()

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

純虛擬函式

Python
	cv.optflow.DenseRLOFOpticalFlow.getUseVariationalRefinement(		) ->	retval

啟用 VariationalRefinement

另請參見: ximgproc::fastGlobalSmootherFilter, setUsePostProc

◆ setEPICK()

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

純虛擬函式

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

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() K 值。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, getEPICK

◆ setEPICLambda()

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

純虛擬函式

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

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() lambda 值。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, getEPICLambda

◆ setEPICSigma()

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

純虛擬函式

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

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator() sigma 值。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, getEPICSigma

◆ setFgsLambda()

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

純虛擬函式

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

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, ximgproc::fastGlobalSmootherFilter, getFgsLambda

◆ setFgsSigma()

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

純虛擬函式

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

參見 ximgproc::EdgeAwareInterpolator()。

另請參見: ximgproc::EdgeAwareInterpolator, ximgproc::fastGlobalSmootherFilter, getFgsSigma

◆ setForwardBackward()

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

純虛擬函式

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

用於正向後向置信度檢查的閾值。

對於每個網格點 \( \mathbf{x} \)，計算一個運動向量 \( d_{I0,I1}(\mathbf{x}) \)。如果前後誤差

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

大於此函式給定的閾值，則該運動向量將不用於後續的向量場插值。\(\ d_{I1,I0} \) 表示反向流。請注意，只有當閾值 > 0 時才會應用前後測試。這可能會導致運動估計的執行時加倍。

另請參見: getForwardBackward, setGridStep

◆ setGridStep()

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

純虛擬函式

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

用於生成運動向量的網格大小。

另請參見: getGridStep

◆ setInterpolation()

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

純虛擬函式

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

用於計算密集光流的插值方法。

支援兩種插值演算法：

INTERP_GEO 應用快速測地線插值，參見 [104]。
INTERP_EPIC_RESIDUAL 應用邊緣保留插值，參見 [228],Geistert2016。
另請參見
ximgproc::EdgeAwareInterpolator, getInterpolation

◆ setRICSLICType()

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

純虛擬函式

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

選擇要使用的超畫素演算法變體的引數

cv::ximgproc::SLICType SLIC 使用所需的 region_size (值: 100) 分割影像
cv::ximgproc::SLICType SLICO 將使用自適應緊湊因子 (值: 101) 進行最佳化
cv::ximgproc::SLICType MSLIC 將使用流形方法進行最佳化，從而生成對內容更敏感的超畫素 (值: 102)。
另請參見
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC, cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRICSPSize()

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

純虛擬函式

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

用於調整過分割所用超畫素近似大小的引數。

另請參見: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC, cv::ximgproc::RICInterpolator

◆ setRLOFOpticalFlowParameter()

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

純虛擬函式

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

RLOF 演算法的配置。

另請參見: optflow::RLOFOpticalFlowParameter, getRLOFOpticalFlowParameter

◆ setUsePostProc()

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

純虛擬函式

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

啟用 ximgproc::fastGlobalSmootherFilter

另請參見: getUsePostProc

◆ setUseVariationalRefinement()

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

純虛擬函式

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

啟用 VariationalRefinement

另請參見: getUseVariationalRefinement

此類的文件生成自以下檔案

opencv2/optflow/rlofflow.hpp

公共成員函式

靜態公共成員函式

附加繼承成員

詳細描述

成員函式文件

◆ 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()