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在时间复杂度的大 O 表示法中，在 OpenCV（C++）中实现的 Lucas-Kanade 光流计算的复杂度是多少？你是怎么推断出来的？

谢谢！

嗨，我对 viso2 包的立体里程计有一些问题，当我尝试运行启动文件时，它让我“视觉里程计迷路了”。我目前正在使用 2 Ueye UI-1226LE - USB 2.0 相机进行立体里程计。以下是它给我的错误。

这是我目前使用的启动文件

我偶然发现了这个链接http://www.mathworks.com/products/computer-vision/examples.html?file=/products/demos/shipping/vision/videotrafficof.html

这对我来说非常有用，但我只是不知道如何获得检测到的所有物体的平均速度或速度。请帮我。

当我编译下面的代码时，我想在 opencv 2.4.7 中使用 cvcalcopticalflowBM 函数计算光流。错误消息是“输入参数的大小在 cvcalcopticalflowbm 中不是 macth()

我不明白为什么会这样。请帮我。谢谢你提前。

我通过 OpenCV calcOpticalFlowPyrLK 函数在我之前跟踪的点上计算光流（OF）。这可以正常工作。现在我尝试获得相对深度 Z。

为此，我尝试对 u 和 v 使用以下 2 个等式：

我省略了方程的旋转部分，因为我假设我有纯平移。从上面求解 Z 的两个方程，并尝试用从前面的 OF 计算步骤中获得的值（坐标）计算 Z。

• 对于变量 x,yi 使用来自 image1 的图像坐标。
• 对于 u 和 vi 使用从 OF 计算中获得的点 i -> image2 中的跟踪点。
• 例如，假设 x = 413，y = 210，u = 415，v = 210，Tx = -0.9，Ty = -0.176，Tz = -0.3846，f = 640

我的问题是我得到了 2 个不同的 Z 值。在我看来，两者的深度应该相等吗？

我搜索了一些关于如何解决我的问题的更多信息，并找到了一篇很好的论文，除了我认为他们在性能分析中混合了 Farnback 和 LK。据我了解等式（4，第 4 页）背后的数学原理，它与上面的等式相同，只是在矩阵表示中。我试着用上面的值来解决它，结果我得到了一个 2x2 矩阵。不知道我应该如何处理 4 个 Z 值？！

希望有人可以解释我做错了什么并引导我朝着正确的方向前进，以便我能够从 OF 中获得正确的 Z 值（深度）。谢谢！

在我的研究中，我使用以下函数来计算光流，以从一系列帧或视频中提取前景对象：

• cvGoodFeaturesToTrack()
• createOptFlow_DualTVL1()
• calcOpticalFlowFarneback()
• cvCalcOpticalFlowPyrLK()

到目前为止，我只能从“<code>createOptFlow_DualTVL1()”获得可接受的结果，现在我想提高提取前景对象的质量，尤其是在边界区域。

任何人都可以推荐任何其他 OpenCV 函数来计算光流以获得更好的质量结果吗？

提前致谢。

你知道移动相机背景减法的任何来源吗？我想写类似这样的东西：http: //vimeo.com/72577177

有很多关于静止背景的运动检测的资料，但我找不到任何具有运动背景的代码示例。

编辑：我通过检测最大数量的相似向量来考虑光流和去除背景。会不会这么简单？

我正在使用 cv::calcOpticalFlowPyrLK 来计算视频序列中从一帧到另一帧的光流。我注意到与低 fps 相比，高 fps 下的跟踪不太准确。

源 fps 为 30fps，我发现如果我将其降低 8 倍，跟踪比使用所有帧准确得多。

帧大小为360*480，搜索窗口大小为21*21

任何帮助表示赞赏！

在函数cv::caclOpticalFlowPyrLK(..)中有一个参数cv::OutputArray err。这个参数说明了什么？是为某个特征找到对应匹配的距离吗？ 卢卡斯金出 | 开放式CV

之所以出现这个问题，是因为我检查了和err[i]的欧几里得距离之间的差异，结果发现它在 -1 或 +1 范围内的某个地方，偶尔在它之外。prevPts[i]nextPts[i]

我对图像空间中的这种光流不熟悉，我有点困惑，因为 Lucas-Kanade 方法在 OpenCV 中计算的光流是距离、位移或速度。也许我可能听起来很愚蠢，但我真的很困惑。

我感觉到它的速度，但我只是想确认一下？