opticalFlowHS

Объект для оценки оптического потока с помощью метода Хорна-Шунка

Описание

Создайте объект оптического потока для оценки направления и скорости движущегося объекта с помощью метода Хорна-Шунка. Используйте функцию объекта estimateFlow для оценки векторов оптического потока. Использование reset object function, можно сбросить внутреннее состояние объекта оптического потока.

Создание

Синтаксис

opticFlow = opticalFlowHS

opticFlow = opticalFlowHS(Name,Value)

Описание

opticFlow = opticalFlowHS возвращает объект оптического потока, который можно использовать, чтобы оценить направление и скорость движущихся объектов в видео. Оптический поток оценивается с помощью метода Хорна-Шунка.

пример

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

Для примера, opticalFlowHS('Smoothness',1.5)

Свойства

расширить все

`Smoothness` - Ожидаемая гладкость
`1` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Ожидаемая плавность оптического потока, заданная как положительная скалярная величина. Увеличьте это значение, когда происходит увеличенное движение между последовательными системами координат. Типичное значение для 'Smoothness' вокруг 1.

`MaxIteration` - Максимальное количество итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целым числом

Максимальное количество итераций, заданное как положительный целочисленный скаляр. Увеличьте это значение, чтобы оценить оптический поток объектов с низкой скоростью.

Итеративный расчет останавливается, когда количество итераций равняется значению 'MaxIteration' или когда алгоритм достигает значения, установленного для 'VelocityDifference'. Чтобы остановить расчеты только при помощи 'MaxIteration', установите значение 'VelocityDifference' на 0.

`VelocityDifference` - Минимальное абсолютное различие скоростей
`0` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Минимальная абсолютная скорость различия, заданная как положительная скалярная величина. Это значение зависит от типа входных данных. Уменьшите это значение, чтобы оценить оптический поток объектов с низкой скоростью.

Итеративный расчет останавливается, когда алгоритм достигает значения, установленного для 'VelocityDifference' или количество итераций равняется 'MaxIteration'. Использовать только 'VelocityDifference' чтобы остановить расчеты, установите 'MaxIteration' на Inf.

Функции объекта

`estimateFlow`	Оцените оптический поток
`reset`	Сбросьте внутреннее состояние объекта оценки оптического потока

Примеры

свернуть все

Оценка оптического потока с использованием метода Хорна-Шунка

Открыть Live Script

Создайте VideoReader объект для входа видео файла, visiontraffic.avi. Задайте временную метку системы координат, которая будет считываться как 11.

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

Задайте оптический метод оценки потока следующим opticalFlowHS. Выходы являются объектом, задающим оптический метод оценки 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 системы координат изображения из VideoReader объект и преобразование в полутоновые изображения. Оцените оптический поток из последовательных систем координат изображения. Отобразите текущую систему координат изображения и постройте график векторов оптического потока как график полей градиента.

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

расширить все

Чтобы вычислить оптический поток между двумя изображениями, вы должны решить это оптическое уравнение ограничения потока:

$I_{x} u + I_{y} v + I_{t} = 0$

$I_{x}$ , $I_{y}$ , и $I_{t}$ являются производными яркости пространственно-временных изображений.
u - горизонтальный оптический поток.
v - вертикальный оптический поток.

Метод Хорна-Шунка

Принимая, что оптический поток гладок по всему изображению, метод Хорна-Шунка оценивает поле скорости, $[\begin{matrix} u & v]^{T} \end{matrix}$ , что минимизирует это уравнение:

$E = \iint (I_{x} u + I_{y} v + I_{t})^{2} d x d y + α \iint {{(\frac{\partial u}{\partial x})}^{2} + {(\frac{\partial u}{\partial y})}^{2} + {(\frac{\partial v}{\partial x})}^{2} + {(\frac{\partial v}{\partial y})}^{2}} d x d y$

В этом уравнении, $\frac{\partial u}{\partial x}$ и $\frac{\partial u}{\partial y}$ являются пространственными производными компонента оптической скорости, u, и $α$ масштабирует глобальный термин гладкости. Метод Хорна-Шунка минимизирует предыдущее уравнение, чтобы получить поле скорости [u v] для каждого пикселя в изображении. Этот метод задается следующими уравнениями:

$\begin{array}{l} u_{x, y}^{k + 1} = {\bar{u}}_{x, y}^{k} - \frac{I_{x} [I_{x} {\bar{u}}^{k}_{x, y} + I_{y} {\bar{v}}^{k}_{x, y} + I_{t}]}{α^{2} + I_{x}^{2} + I_{y}^{2}} \\ v_{x, y}^{k + 1} = {\bar{v}}_{x, y}^{k} - \frac{I_{y} [I_{x} {\bar{u}}^{k}_{x, y} + I_{y} {\bar{v}}^{k}_{x, y} + I_{t}]}{α^{2} + I_{x}^{2} + I_{y}^{2}} \end{array}$

В этих уравнениях, $[\begin{matrix} u_{x, y}^{k} & v_{x, y}^{k} \end{matrix}]$ - оценка скорости для пикселя в (x, y), и $[\begin{matrix} {\bar{u}}_{x, y}^{k} & {\bar{v}}_{x, y}^{k} \end{matrix}]$ является средним значением по соседству $[\begin{matrix} u_{x, y}^{k} & v_{x, y}^{k} \end{matrix}]$ . Для k = 0 начальная скорость равна 0.

Чтобы решить u и v с помощью метода Хорна-Шунка:

Вычислить $I_{x}$ и $I_{y}$ при помощи ядра свертки Собеля, $[\begin{matrix} - 1 & - 2 & \begin{matrix} \begin{matrix} \begin{matrix} - 1; & 0 & 0 \end{matrix} & 0; & 1 \end{matrix} & 2 & 1 \end{matrix} \end{matrix}]$ и его транспонированную форму для каждого пикселя в первом изображении.
Вычислить $I_{t}$ между изображениями 1 и 2 с помощью $[\begin{matrix} - 1 & 1 \end{matrix}]$ ядро.
Предположим, что предыдущая скорость равна 0, и вычислите среднюю скорость для каждого пикселя, используя $[\begin{matrix} 0 & 1 & \begin{matrix} 0; & 1 & \begin{matrix} 0 & 1; & \begin{matrix} 0 & 1 & 0 \end{matrix} \end{matrix} \end{matrix} \end{matrix}]$ как ядро свертки.
Итеративно решить для u и v.

Ссылки

[1] Barron, J. L., D. J. Fleet, S. S. Боушемин, и Т. А. Буркитт. «Эффективность технологий оптического потока». В работе Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию шаблона (CVPR), 236-242. Champaign, IL: CVPR, 1992.

Расширенные возможности

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

См. также

opticalFlow | opticalFlowFarneback | opticalFlowLK | opticalFlowLKDoG | quiver

Введенный в R2015a

Документация

opticalFlowHS

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`Smoothness` - Ожидаемая гладкость
`1` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

`MaxIteration` - Максимальное количество итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целым числом

`VelocityDifference` - Минимальное абсолютное различие скоростей
`0` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Функции объекта

Примеры

Оценка оптического потока с использованием метода Хорна-Шунка

Алгоритмы

Метод Хорна-Шунка

Ссылки

Расширенные возможности

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

См. также

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

Документация

opticalFlowHS

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

Smoothness - Ожидаемая гладкость 1 (по умолчанию) | положительная скалярная величина

MaxIteration - Максимальное количество итераций 10 (по умолчанию) | положительный скаляр с целым числом

VelocityDifference - Минимальное абсолютное различие скоростей 0 (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Функции объекта

Примеры

Оценка оптического потока с использованием метода Хорна-Шунка

Алгоритмы

Метод Хорна-Шунка

Ссылки

Расширенные возможности

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

См. также

Документация по Computer Vision Toolbox

Поддержка

`Smoothness` - Ожидаемая гладкость
`1` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

`MaxIteration` - Максимальное количество итераций
`10` (по умолчанию) | положительный скаляр с целым числом

`VelocityDifference` - Минимальное абсолютное различие скоростей
`0` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

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