Оценка скоростей объектов
Инструментарий для компьютерного зрения/Анализ и усовершенствование

Блок оптического потока оценивает направление и скорость движения объекта между двумя изображениями или между одним видеокадром и другим кадром с использованием метода Хорна-Шунка или Лукаса-Канаде.
I/I1 - Изображение или видеокадрИзображение или видеокадр, заданный как скаляр, вектор или матрица. Если для параметра Compute optical flow установлено значение Two images, имя этого порта изменяется на I1.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fixed point
I2 - ИзображениеИзображение или видеокадр, заданный как скаляр, вектор или матрица.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fixed point
|V|^2 - Значения скоростиЗначения скорости, возвращаемые как скаляр, вектор или матрица.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fixed point
V - Компоненты скорости в сложном видеКомпоненты скорости в комплексной форме, заданные как скаляр, вектор или матрица.
Чтобы включить этот порт, задайте для параметра Velocity output значение Horizontal and vertical components in complex form.
Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fixed point
Главная вкладка
Method - Метод расчета оптического потокаHorn-Schunck (по умолчанию) | Lucas-KanadeВыберите метод расчета оптического потока. Опции включают Horn-Schunck или Lucas-Kanade.
Compute optical flow between - Вычислить оптический потокCurrent frame and N-th frame back (по умолчанию) | Two imagesВыберите способ вычисления оптического потока. Выбрать Two images для вычисления оптического потока между двумя изображениями. Выбрать Current frame and N-th frame back для вычисления оптического потока между двумя видеокадрами, которые отделены друг от друга N кадрами.
Чтобы включить этот параметр, установите следующие параметры:
Параметр метода для Horn-Schunck
Параметр метода для Lucas-Kanade и фильтр временного градиента для Difference filter [-1 1]
N - Количество кадров1 (по умолчанию) | скалярВведите скалярное значение, представляющее количество кадров между опорным кадром и текущим кадром.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Вычислить оптический поток между параметрами значение Current frame and N-th frame back.
Smoothness factor - Коэффициент гладкости1 (по умолчанию) | положительный скалярЗадайте коэффициент сглаживания. Введите большое положительное скалярное значение для высокого относительного перемещения между двумя изображениями или видеокадрами. Введите небольшое положительное скалярное значение для малого относительного движения.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Horn-Schunck.
Stop iterative solution - Остановить итеративное решениеWhen maximum number of iterations is reached (по умолчанию) | When velocity difference falls below threshold | Whichever comes firstУкажите метод управления при остановке итеративного процесса решения блока. Если требуется остановить процесс, когда разность скоростей ниже определенного порогового значения, выберите When velocity difference falls below threshold. Если требуется остановить процесс после определенного числа итераций, выберите When maximum number of iterations is reached. Также можно выбрать Whichever comes first.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Horn-Schunck.
Maximum number of iterations - Максимальное число итераций10 (по умолчанию) | скалярУкажите максимальное количество итераций для блока.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Horn-Schunck и параметр Stop iterative solution to When maximum number of iterations is reached или Whichever comes first.
Velocity output - Выход оптического потокаMagnitude-squared (по умолчанию) | Horizontal and vertical components in complex formУкажите способ вывода оптического потока. При выборе Magnitude-squaredблок выводит матрицу оптического потока, где каждый элемент имеет вид v2. При выбореHorizontal and vertical components in complex formблок выводит матрицу оптического потока, где каждый элемент имеет форму jv.
Temporal gradient filter - Фильтр, используемый для временного градиентаDifference filter [-1 1] (по умолчанию) | Derivative of GaussianУкажите, будет ли блок решать для u и v с помощью фильтра разностей или производной фильтра Гаусса.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Lucas-Kanade.
Number of input frames to buffer - Количество входных кадров в буфер для сглаживания3 (по умолчанию) | скалярУкажите количество входных кадров в буфере для сглаживания. Этот параметр используется для временных характеристик фильтра, таких как стандартное отклонение и количество коэффициентов фильтра.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра фильтра временного градиента значение Derivative of Gaussian.
Standard deviation for image smoothing filter - Стандартное отклонение для фильтра сглаживания изображения1.5 (по умолчанию) | скалярУкажите стандартное отклонение для фильтра сглаживания изображения.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра фильтра временного градиента значение Derivative of Gaussian.
Standard deviation for gradient smoothing filter - Стандартное отклонение для фильтра сглаживания градиента1 (по умолчанию) | скалярУкажите стандартное отклонение для фильтра сглаживания градиента.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра фильтра временного градиента значение Derivative of Gaussian.
Discard normal flow estimates when constraint equation is ill-conditioned - Отбросить оценки нормального расходаВыберите этот параметр, чтобы установить вектор движения в нуль, когда уравнение ограничения оптического потока не является кондиционированным.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра фильтра временного градиента значение Derivative of Gaussian.
Output image corresponding to motion vectors (accounts for block delay) - Выходное изображение, соответствующее векторам движенияВыберите этот параметр для вывода изображения, соответствующего вектору движения, выведенному блоком.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра фильтра временного градиента значение Derivative of Gaussian.
Threshold for noise reduction - Пороговое значение для снижения шума0.0039 (по умолчанию) | скалярУкажите скалярное значение, определяющее порог движения между каждым изображением или видеокадром. Чем больше число, тем меньше малых перемещений влияет на расчет оптического потока.
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Lucas-Kanade.
Вкладка «Типы данных»
Дополнительные сведения о параметрах блока с фиксированной точкой см. в разделе Задание атрибутов блока с фиксированной точкой.
Типы данных |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Чтобы вычислить оптический поток между двумя изображениями, необходимо решить следующее уравнение ограничения оптического потока:
Это = 0
.
, и пространственно-временные производные яркости изображения.
u - горизонтальный оптический поток.
v - вертикальный оптический поток.
Предполагая, что оптический поток является гладким по всему изображению, метод Хорна-Шунка оценивает поле скорости, T, которое минимизирует это уравнение:
2 + (∂v∂y) 2} dxdy
.
В этом уравнении и являются пространственными производными оптической компоненты скорости, u и масштабирует член глобальной гладкости. Метод Хорна-Шунка сводит к минимуму предыдущее уравнение для получения поля скорости [u v] для каждого пикселя в изображении. Этот метод задается следующими уравнениями:
.
В этих уравнениях yk] - оценка скорости для пикселя в (x, y), , yk] - окрестности
Для решения u и v методом Хорна-Шунка:
Вычислите и , используя ядро свертки Собеля, 000; 121], и его транспонированную форму для каждого пикселя в первом изображении.
Вычислите между изображениями 1 и 2 с помощью ядра [− 11].
Предположим, что предыдущая скорость должна быть 0, и вычислите среднюю скорость для каждого пикселя, используя 010] в качестве ядра свертки.
Итеративно решить для u и v.
Для решения уравнения ограничения оптического потока для u и v метод Лукаса-Канаде делит исходное изображение на меньшие секции и предполагает постоянную скорость в каждой секции. Затем он выполняет взвешенную, наименьшую квадратную подгонку уравнения ограничения оптического потока к постоянной модели для T в каждом сечении (Λ). Этот способ достигается путем минимизации этого уравнения:
W - оконная функция, которая подчеркивает ограничения в центре каждого сечения. Решением проблемы минимизации является
]
.
При установке для фильтра временного градиента значения Difference filter [-1 1]u и v решаются следующим образом:
Вычислите и , используя ядро ]/12 и его транспонированную форму.
При работе с типами данных с фиксированной точкой значения ядра подписываются значениями с фиксированной точкой с длиной слова, равной 16, и длиной дроби, равной 15.
Вычислите между изображениями 1 и 2 с помощью ядра [− 11].
Сглаживайте компоненты градиента , и , используя разделяемое и изотропное ядро элемента 5 на 5, эффективные коэффициенты 1-D которого равны 16. При работе с типами данных с фиксированной точкой значения ядра являются неподписанными значениями с фиксированной точкой со словом длиной, равной 8, и дробью длиной, равной 7.
Решите линейные уравнения 2 на 2 для каждого пикселя, используя следующий метод:
Если
тогда собственные значения A равны c) 22; i = 1,2
На диаграммах с фиксированной точкой + (a − c) 22
Собственные значения сравниваются с порогом, , который соответствует стоимости, Вы записываетесь на порог для шумоподавления. Результаты относятся к одному из следующих случаев.
Случай 1: и
А не является синзингулярным, и система уравнений решается с помощью правила Крамера.
Случай 2: и
A является сингулярным (неинвертируемым), и градиентный поток нормализуется для вычисления u и v.
Регистр 3:
Оптический поток u и v равен 0.
Если для фильтра временного градиента задано значение Derivative of Gaussianu и v решаются с использованием этих стадий.
Вычислите и .
Используйте фильтр Гаусса для выполнения временной фильтрации. Задайте характеристики временного фильтра, такие как стандартное отклонение и количество коэффициентов фильтра, используя параметр Количество кадров для буферизации параметра временного сглаживания.
Используйте фильтр Гаусса и производную фильтра Гаусса для сглаживания изображения с помощью пространственной фильтрации. Укажите стандартное отклонение и длину фильтра сглаживания изображения с помощью параметра «Стандартное отклонение для фильтра сглаживания изображения».
Вычислить изображениями 1 и 2.
Используйте производную гауссова фильтра для выполнения временной фильтрации. Задайте характеристики временного фильтра, такие как стандартное отклонение и количество коэффициентов фильтра, используя параметр Количество кадров для буферизации параметра временного сглаживания.
Используйте фильтр, описанный на этапе 1b, для выполнения пространственной фильтрации на выходе временного фильтра.
Сглаживайте компоненты градиента , и с помощью фильтра сглаживания градиента. Используйте параметр Стандартное отклонение для фильтра сглаживания градиента, чтобы указать стандартное отклонение и количество коэффициентов фильтра для фильтра сглаживания градиента.
Решите линейные уравнения 2 на 2 для каждого пикселя, используя следующий метод:
Если
тогда собственные значения A равны c) 22; i = 1,2
Когда блок находит собственные значения, он сравнивает их с пороговым значением,, соответствует значению, введенному для параметра Threshold for noise deduction. Результаты относятся к одному из следующих случаев.
Случай 1: и
A не является сингулярным, поэтому блок решает систему уравнений, используя правило Крамера.
Случай 2: и
A является сингулярным (неинвертируемым), поэтому блок нормализует градиентный поток для вычисления u и v.
Регистр 3:
оптический поток u и v равен 0.

Совпадение блоков | Гауссовская пирамида | opticalFlow | opticalFlowHS | opticalFlowLK | opticalFlowLKDoG
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.