opticalFlowHS

Объект для оценки оптического потока с помощью Рогового-Schunck метода

Описание

Создайте объект оптического потока для оценки направления и скорости движущегося объекта с помощью Рогового-Schunck метода. Используйте объектную функцию estimateFlow оценить векторы оптического потока. Используя reset возразите функции, можно сбросить внутреннее состояние объекта оптического потока.

Создание

Описание

opticFlow = opticalFlowHS возвращается оптический поток возражают, что можно использовать, чтобы оценить направление и скорость движущихся объектов в видео. Оптический поток оценивается с помощью Рогового-Schunck метода.

пример

opticFlow = opticalFlowHS(Name,Value) возвращает объект оптического потока со свойствами, заданными как один или несколько Name,Value парные аргументы. Любые незаданные свойства имеют значения по умолчанию. Заключите каждое имя свойства в кавычки.

Например, opticalFlowHS('Smoothness',1.5)

Свойства

развернуть все

Ожидаемая гладкость оптического потока в виде положительной скалярной величины. Увеличьте это значение, когда будет увеличенное движение между последовательными системами координат. Типичное значение для 'Smoothness' вокруг 1.

Максимальное количество итераций в виде положительного скаляра с целочисленным знаком. Увеличьте это значение, чтобы оценить оптический поток объектов с низкой скоростью.

Итеративный расчет останавливается, когда количество итераций равняется значению 'MaxIteration' или когда алгоритм достигает набора значений для 'VelocityDifference'. Остановить расчет только при помощи 'MaxIteration', установите значение 'VelocityDifference' к 0.

Минимальное абсолютное различие скорости в виде положительной скалярной величины. Это значение зависит от типа входных данных. Уменьшите это значение, чтобы оценить оптический поток объектов, которые имеют низкую скорость.

Итеративный расчет останавливается, когда алгоритм достигает набора значений для 'VelocityDifference' или количество итераций равняется 'MaxIteration'. Использовать только 'VelocityDifference' чтобы остановить расчет, установите 'MaxIteration' к Inf.

Функции объекта

estimateFlowОцените оптический поток
resetСбросьте внутреннее состояние объекта оценки оптического потока

Примеры

свернуть все

Создайте VideoReader объект для входного видеофайла, visiontraffic.avi. Задайте метку времени системы координат, чтобы читать как 11.

vidReader = VideoReader('visiontraffic.avi','CurrentTime',11);

Задайте метод оценки оптического потока как opticalFlowHS. Выход является объектом, задающим метод оценки оптического потока и его свойства.

opticFlow = opticalFlowHS
opticFlow = 
  opticalFlowHS with properties:

            Smoothness: 1
          MaxIteration: 10
    VelocityDifference: 0

Создайте пользовательское окно рисунка, чтобы визуализировать векторы оптического потока.

h = figure;
movegui(h);
hViewPanel = uipanel(h,'Position',[0 0 1 1],'Title','Plot of Optical Flow Vectors');
hPlot = axes(hViewPanel);

Считайте фреймы изображения из VideoReader возразите и преобразуйте в полутоновые изображения. Оцените оптический поток от последовательных фреймов изображения. Отобразите систему координат текущего изображения и постройте векторы оптического потока как график полей градиента.

while hasFrame(vidReader)
    frameRGB = readFrame(vidReader);
    frameGray = rgb2gray(frameRGB);  
    flow = estimateFlow(opticFlow,frameGray);
    imshow(frameRGB)
    hold on
    plot(flow,'DecimationFactor',[5 5],'ScaleFactor',60,'Parent',hPlot);
    hold off
    pause(10^-3)
end

Алгоритмы

развернуть все

Чтобы вычислить оптический поток между двумя изображениями, необходимо решить это уравнение ограничений оптического потока:

Ixu+Iyv+It=0

.

  • Ix, Iy, и It пространственно-временные производные яркости изображения.

  • u является горизонтальным оптическим потоком.

  • v является вертикальным оптическим потоком.

Ссылки

[1] Баррон, J. L. Д. Дж. Флит, С. С. Беокемин и Т. А. Беркитт. “Эффективность методов оптического потока”. В Продолжениях Конференции по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов (CVPR), 236-242. Равнина, IL: CVPR, 1992.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Представленный в R2015a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте