Olezha 0 Report post Posted June 7, 2017 Здравствуйте! Написал программу вычисления оптического потока используя алгоритм Лукаса-Канаде. Весь алгоритм состоит из нескольких шагов, вычисление маски переднего плана, для подачи на вход детектору ключевых точек, нахождение точек и подача их на вход алгоритму лукаса-канаде, затем применение Forward-Backward фильтра. Тперь необходимо провести какой-нибудь вычислительный эксперимент, времени очень мало, поэтому может поделитесь идеями как можно его быстро протестировать? Share this post Link to post Share on other sites
Smorodov 578 Report post Posted June 7, 2017 Ну возьмите датасет и сравните, то что должно получиться (ground truth) с тем что у вас получается. Хотя бы здесь: http://sintel.is.tue.mpg.de/ Share this post Link to post Share on other sites
Olezha 0 Report post Posted June 7, 2017 А вы не могли бы мне по подробнее объяснить, что я получаю в результате работы метода calcOpticalFlowPyrLK. Что содержит в себе матрица ошибок и можно ли ее как-то использовать? Share this post Link to post Share on other sites
Smorodov 578 Report post Posted June 8, 2017 Матрицу err не использовал, а получаете ответ на вопрос: где будут заданные точки текущего кадра на следующем кадре? Да возьмите пример из стандартных примеров OpenCV там все понятно. Share this post Link to post Share on other sites
Olezha 0 Report post Posted June 8, 2017 http://esa-conference.ru/wp-content/uploads/files/pdf/Ermolchev-Aleksej-YUrevich.pdf Нашел пример как подобрать оптимальные параметры и хочу повторить его, но не совсем понимаю откуда взять координаты именно той точки которую мы зараенее выбрали Share this post Link to post Share on other sites
Smorodov 578 Report post Posted June 9, 2017 Если вы знаете где точка находилась на предыдущем кадре, знаете оптический поток для этой точки, то координаты точки на текущем кадре будут равны координатам точки на предыдущем кадре плюс оптический поток в этой точке. Share this post Link to post Share on other sites
