光流法 · 运动目标检测实战
📅 30章 · 从入门到部署
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01
光流法概述
什么是光流？基本原理与物理意义
02
光流场与运动场
光流场与真实运动场的区别与联系
03
光流约束方程
亮度恒定假设与梯度约束方程推导
04
Lucas-Kanade光流法
局部光流估计的假设与数学推导
05
L-K光流法的实战实现
基于OpenCV的L-K光流计算与参数调优
06
Farneback光流法
全局稠密光流估计的原理与实现
07
Farneback光流法的实战
calcOpticalFlowFarneback函数详解
08
光流法的可视化
箭头图、颜色编码图与HSV可视化
09
运动目标检测基础
背景减除法与帧差法的局限性
10
基于光流的目标检测思路
利用光流场分割运动前景
11
光流阈值分割
基于光流幅值、方向的自适应阈值方法
12
光流聚类分割
使用K-Means对光流向量进行聚类
13
光流法与形态学处理
膨胀、腐蚀、开闭运算优化检测结果
14
光流法结合轮廓检测
提取运动目标的边界框与轮廓
15
多目标跟踪基础
基于光流的简单目标关联与ID分配
16
光流法在车辆检测中的应用
高速公路场景下的车辆光流特征
17
光流法在行人检测中的应用
行人运动模式与光流特征提取
18
光流法在无人机视觉中的应用
空中视角下的运动目标检测
19
光流法在安防监控中的应用
异常行为检测与入侵报警
20
光流法的局限性
光照变化、遮挡、大位移等问题分析
21
光流法改进策略
图像金字塔、迭代优化与鲁棒误差函数
22
深度学习光流
FlowNet、RAFT等基于CNN的光流估计方法简介
23
传统光流与深度学习光流的对比
精度、速度与适用场景
24
实战项目一
基于L-K光流的运动目标检测系统
25
实战项目二
基于Farneback光流的车流量统计
26
实战项目三
基于光流聚类的多人运动轨迹绘制
27
光流法性能评估
使用KITTI、Middlebury数据集定量分析
28
光流法工程化部署
模型优化、多线程加速与嵌入式移植
29
常见问题与调试技巧
参数调优、异常处理与日志分析
30
课程总结与展望
光流法的未来趋势与学习路径建议