python AR 光流

光流是计算机视觉中的一个重要概念，它用于描述图像中像素的运动方向和速度。在Python中，有一本名为《Programming Computer Vision with Python》的学习笔记，其中介绍了计算机视觉的底层基本理论和算法，包括光流法的实现\[2\]。此外，还有一个名为imagepy的Python开源图像处理框架，它支持光流法等多种图像处理技术\[3\]。因此，如果你想在Python中实现AR（增强现实）光流，可以参考这些资源。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python三维重建](https://blog.csdn.net/weixin_39620197/article/details/109948813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

python稠密光流法

Python稠密光流法是一种计算图像序列中每个像素点的运动矢量的方法。通过对连续帧之间的像素点进行比较，可以获得图像中物体的运动情况。使用OpenCV库中的calcOpticalFlowFarneback函数可以实现稠密光流法的计算。该函数的参数包括前一帧图像、当前帧图像、光流结果、金字塔尺度、金字塔层数、窗口大小、迭代次数、多项式展开阶数、多项式标准差和标志位。在函数的内部实现中，通过计算两帧图像之间的光流来获取运动矢量信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [opencv3/Python 稠密光流calcOpticalFlowFarneback详解](https://blog.csdn.net/weixin_39931101/article/details/114905489)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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python光流追踪

光流追踪是一种计算视频中像素点运动的方法，可以用于运动物体检测和目标跟踪。在Python中，可以使用OpenCV库来实现光流追踪。

光流追踪的实现方法包括以下几个步骤：

1. 首先，通过一些方法（如goodFeaturesToTrack()）选择关键点（角点），这些关键点是图像中容易被跟踪到的特征点。
引用

2. 然后，在视频的每一帧中使用calcOpticalFlowPyrLK()方法计算光流，它基于金字塔光流方法Lucas-Kanade，用于计算特征点的光流。通过这个方法，可以获取角点在下一帧中的新位置。
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3. 接下来，筛选出旧的角点对应的新角点，并绘制角点的轨迹。这可以通过比较两帧之间的角点位置来实现。

4. 最后，更新当前帧和当前角点的位置，并将结果显示在屏幕上。

光流追踪是一种常用的运动目标检测和跟踪方法，可以应用于许多领域，如视频监控、自动驾驶等。在Python中，使用OpenCV库提供的函数和方法可以方便地实现光流追踪的算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器视觉 OpenCV—python目标跟踪（光流）](https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/84400392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python人工智能实例 │ 使用光流法进行人脸追踪（附代码）](https://blog.csdn.net/L010409/article/details/122976556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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