Horn-Schunck与Lucas-Kanade算法光流提取教程及Matlab操作视频

资源适合于需要学习和研究这两种算法的教育科研人员，如本科生、研究生和博士生。资源包括了两种算法的Matlab实现代码，以及对应的运行操作视频，便于学习者通过实践加深理解。操作时需要注意使用Matlab的指定版本，并遵循正确的文件运行步骤，以确保能够顺利执行代码并学习到相关知识。" 知识点: 1. Horn-Schunck算法和Lucas-Kanade算法介绍： - Horn-Schunck算法是一种经典的光流估计算法，用于从一系列连续的图像中估计物体运动的速度场，即光流。该算法通过最小化光流的全局能量函数来求解光流，具有较好的全局优化特性。 - Lucas-Kanade算法是一种局部光流算法，它假设在图像的小邻域内像素的运动是恒定的。通过求解一个局部线性化的光流方程来估计光流，算法计算量相对较小，适合于快速运动的场景。 2. 双目图像光流提取： - 双目视觉是通过两个摄像机从略微不同的角度观察同一个场景，从而获取两个图像。通过比较这两个图像，可以计算出场景中物体的深度信息和运动信息。 - 光流提取在双目图像中是指从两个连续帧中提取出对应点的运动矢量，从而得到场景的运动信息。 3. Matlab环境配置： - 资源使用Matlab作为开发环境，需要Matlab 2021a或更高版本。 - 运行时必须确保Matlab左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径，以便正确加载必要的文件和路径。 4. 运行操作视频： - 为了帮助使用者更好地理解和使用该资源，提供了操作录像视频，用户可以通过观看视频了解如何进行光流提取的整个流程。 - 视频将展示如何运行Runme.m文件，以及如何进行后续的光流分析操作。 5. 文件名称解析： - Runme.m：主运行脚本文件，用户通过执行该文件来启动整个光流提取过程。 - fpga和matlab.txt：可能包含有关FPGA（现场可编程门阵列）与Matlab交互的信息，或是算法在FPGA上的实现指导。 - func：包含算法实现的函数文件目录。 - sequences：包含用于测试和演示算法的图像序列文件。 - im1.jpg至im4.jpg：这些是测试图像文件，可能是用于演示算法的双目图像序列。 - 操作录像0023.avi：该视频文件提供了如何使用资源进行光流提取的详细操作演示。 综上所述，该资源为使用者提供了一个通过实际案例学习Horn-Schunck算法和Lucas-Kanade算法在Matlab中进行双目图像光流提取的平台，包含所需的理论知识、代码实现以及操作演示，是一套系统的学习材料。