optical flow(LUKAS KANADE法)での速度ベクトルの大きさの補正
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opticalflowで(t-1)の画像フレームからtのフレームの解析をした場合に実際の画像データに重ねると速度ベクトルが過少もしくは過大になってしまいます。
移動量を正確に得たいのですが、どのように処理をすればいいか分かりますでしょうか?
LUKAS KANADE方でのオプティカルフローは以下のURLを参考にしています。
estimateFlow関数を使う方法でもなんでも構いません。
댓글 수: 6
Atsushi Ueno
2023년 4월 10일
LUKAS KANADE法による演算で得られた移動量分布データから上図の様な奇跡を得るのですか。オクルージョン(オブジェクトの重なり)もあるので、車のオブジェクト認識枠が必要になると思います。元画像からオブジェクトを認識し、そのトラッキング処理を組み合わせるのが良いと思います。Computer Vision Toolboxのドキュメントに事例が多数あります。追跡と動き推定 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
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