opticalFlowHS

Объект для оценки оптического потока методом Хорна-Шунка

Описание

Создайте объект оптического потока для оценки направления и скорости движущегося объекта с помощью метода Хорна-Шунка. Использовать функцию объекта estimateFlow для оценки векторов оптического потока. Использование reset функция объекта позволяет сбросить внутреннее состояние объекта оптического потока.

Создание

Синтаксис

opticFlow = opticalFlowHS

opticFlow = opticalFlowHS (Имя, Стоимость)

Описание

opticFlow = opticalFlowHS возвращает объект оптического потока, который можно использовать для оценки направления и скорости движущихся объектов в видео. Оптический поток оценивают методом Хорна-Шунка.

пример

opticFlow = opticalFlowHS(Name,Value) возвращает объект оптического потока со свойствами, указанными как один или несколько Name,Value аргументы пары. Все неопределенные свойства имеют значения по умолчанию. Заключите каждое имя свойства в кавычки.

Например, opticalFlowHS('Smoothness',1.5)

Свойства

развернуть все

`Smoothness` - Ожидаемая плавность хода
`1` (по умолчанию) | положительный скаляр

Ожидаемая плавность оптического потока, заданная как положительный скаляр. Увеличение этого значения при увеличении движения между последовательными кадрами. Типичное значение для 'Smoothness' находится вокруг 1.

`MaxIteration` - Максимальное число итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целочисленным значением

Максимальное число итераций, указанное как скаляр с положительным целым числом. Увеличьте это значение, чтобы оценить оптический поток объектов с низкой скоростью.

Итеративное вычисление останавливается, когда число итераций равно значению 'MaxIteration' или когда алгоритм достигнет значения, установленного для 'VelocityDifference'. Прекращение вычислений только с помощью 'MaxIteration', установите значение 'VelocityDifference' кому 0.

`VelocityDifference` - Минимальная абсолютная разность скоростей
`0` (по умолчанию) | положительный скаляр

Минимальная абсолютная разность скоростей, заданная как положительный скаляр. Это значение зависит от типа входных данных. Уменьшите это значение, чтобы оценить оптический поток объектов с низкой скоростью.

Итеративное вычисление останавливается, когда алгоритм достигает значения, установленного для 'VelocityDifference' или количество итераций равно 'MaxIteration'. Использовать только 'VelocityDifference' для прекращения вычислений, установить 'MaxIteration' кому Inf.

Функции объекта

`estimateFlow`	Оценка оптического потока
`reset`	Сброс внутреннего состояния объекта оптической оценки потока

Примеры

свернуть все

Оценка оптического потока с использованием метода Рога-Шунка

Открыть сценарий в реальном времени

Создать VideoReader объект для входного видеофайла, visiontraffic.avi. Укажите временную метку кадра, который будет считываться как 11.

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

Укажите метод оценки оптического потока как opticalFlowHS. Выходной сигнал представляет собой объект, определяющий способ оценки оптического потока и его свойства.

opticFlow = opticalFlowHS

opticFlow = 
  opticalFlowHS with properties:

            Smoothness: 1
          MaxIteration: 10
    VelocityDifference: 0

Создайте пользовательское окно рисунка для визуализации векторов оптического потока.

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

Считывание кадров изображения из VideoReader и преобразовать в изображения в оттенках серого. Оцените оптический поток по последовательным кадрам изображения. Отображение текущего кадра изображения и построение графика векторов оптического потока в виде графика quiver.

while hasFrame(vidReader)
    frameRGB = readFrame(vidReader);
    frameGray = im2gray(frameRGB);  
    flow = estimateFlow(opticFlow,frameGray);
    imshow(frameRGB)
    hold on
    plot(flow,'DecimationFactor',[5 5],'ScaleFactor',60,'Parent',hPlot);
    hold off
    pause(10^-3)
end

Figure contains an axes and an object of type uipanel. The axes contains 2 objects of type image, quiver.

Алгоритмы

развернуть все

Чтобы вычислить оптический поток между двумя изображениями, необходимо решить следующее уравнение ограничения оптического потока:

$_{} Ixu +_{} {Iyv}_{} +$ Это = 0

$_{Ix}$ , $_{Iy}$ и $_{это}$ пространственно-временные производные яркости изображения.
u - горизонтальный оптический поток.
v - вертикальный оптический поток.

Метод Рога-Шунка

Предполагая, что оптический поток является гладким по всему изображению, метод Хорна-Шунка оценивает поле скорости, $[\begin{matrix} uv]^{} \end{matrix}$ T, которое минимизирует это уравнение:

$E=\iint (_{} Ixu_{+}_{Iyv}^{+} It) {\frac{}{2dxdy+α∬}}^{{} ({\frac{}{\partialu\partialx)}}^{2} {+ \frac{(}{}}^{∂u∂y}) {\frac{2}{+} (}^{} ∂v∂x)$ 2 + (∂v∂y) 2} dxdy

В этом уравнении $\frac{}{∂u∂x}$ и $\frac{}{∂u∂y}$ являются пространственными производными оптической компоненты скорости, u и $α$ 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:

$\begin{array}{l} _{ux,}^{} {\overset{}{}}_{yk+1=u¯x,}^{} \frac{_{yk−Ix} [_{} {\overset{}{}}^{}_{Ixu¯kx,}_{} {\overset{}{}}^{}_{y+Iyv¯kx,}_{y+It}]}{^{}_{}^{}_{}^{}} \\ _{α2+Ix2+Iy2vx,}^{} {\overset{}{}}_{yk+1=v¯x,}^{} \frac{_{yk−Iy} [_{} {\overset{}{}}^{}_{Ixu¯kx,}_{} {\overset{}{}}^{}_{y+Iyv¯kx,}_{y+It}]}{^{}_{}^{}_{}^{α2+Ix2+Iy2}} \end{array}$

В этих уравнениях $[\begin{matrix} _{ux,}^{} & _{ykvx,}^{} \end{matrix}$ yk] - оценка скорости для пикселя в (x, y), $\begin{matrix} {\overset{}{а}}_{[u}^{} & {\overset{x}{}}_{,}^{} \end{matrix} ykv$ , yk] - $\begin{matrix} _{среднее значение} \end{matrix}$ окрестности [ux, ykvx, yk]. Для k = 0 начальная скорость равна 0.

Для решения u и v методом Хорна-Шунка:

Вычислите $_{Ix}$ и $_{Iy}$ , используя ядро свертки Собеля, $[\begin{matrix} - & 1 & \begin{matrix} \begin{matrix} \begin{matrix} - 2 & − \end{matrix} & 1 & ; \end{matrix} \end{matrix} \end{matrix}$ 000; 121], и его транспонированную форму для каждого пикселя в первом изображении.
Вычислите $_{его}$ между изображениями 1 и 2 с помощью $\begin{matrix} \end{matrix}$ ядра [− 11].
Предположим, что предыдущая скорость должна быть 0, и вычислите среднюю скорость для каждого пикселя, используя $[\begin{matrix} \begin{matrix} 010; & \begin{matrix} 101 & \begin{matrix} ; \end{matrix} \end{matrix} \end{matrix} \end{matrix}$ 010] в качестве ядра свертки.
Итеративно решить для u и v.

Ссылки

[1] Бэррон, Дж. Л., Д. Дж. Флит, С. С. Боухемин и Т. А. Буркитт. «Выполнение методов оптического потока». В материалах Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 236-242. Шампейн, IL: CVPR, 1992.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

См. также

opticalFlow | opticalFlowFarneback | opticalFlowLK | opticalFlowLKDoG | quiver

Представлен в R2015a

Документация

opticalFlowHS

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`Smoothness` - Ожидаемая плавность хода
`1` (по умолчанию) | положительный скаляр

`MaxIteration` - Максимальное число итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целочисленным значением

`VelocityDifference` - Минимальная абсолютная разность скоростей
`0` (по умолчанию) | положительный скаляр

Функции объекта

Примеры

Оценка оптического потока с использованием метода Рога-Шунка

Алгоритмы

Метод Рога-Шунка

Ссылки

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

См. также

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка

Документация

opticalFlowHS

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

Smoothness - Ожидаемая плавность хода 1 (по умолчанию) | положительный скаляр

MaxIteration - Максимальное число итераций 10 (по умолчанию) | положительный скаляр с целочисленным значением

VelocityDifference - Минимальная абсолютная разность скоростей 0 (по умолчанию) | положительный скаляр

Функции объекта

Примеры

Оценка оптического потока с использованием метода Рога-Шунка

Алгоритмы

Метод Рога-Шунка

Ссылки

Расширенные возможности

Создание кода C/C + + Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

См. также

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка

`Smoothness` - Ожидаемая плавность хода
`1` (по умолчанию) | положительный скаляр

`MaxIteration` - Максимальное число итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целочисленным значением

`VelocityDifference` - Минимальная абсолютная разность скоростей
`0` (по умолчанию) | положительный скаляр

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™