本地光流

我们很高兴宣布稳健的本地光流V1.3已经发布！这一版本包含了用于基于鲁棒局部光流的运动估计的RLOF库的源代码。RLOFlib库是一个稀疏的光流和特征跟踪库，提供快速而准确的运动估计解决方案。它实现了RLOF算法的多个版本，具有可调整的运行时间和计算复杂度。请访问我们的网页以获取更多信息。

要说 MATLAB 在实时光流和视频方面的能力，那可是相当强大的，尤其是在那些对实时性要求高的场景，比如自动驾驶、视频监控、运动啥的。光流是一个重要的概念，它其实就是图像中像素随时间变化的运动轨迹。在 MATLAB 中，使用OpticalFlow函数可以轻松估算光流场，常用的算法有 Lucas-Kanade 和 Farneback，挺适合一些中等位移的实时应用。 再说说视频，MATLAB 的VideoReader和VideoWriter类可以你搞定帧的读取和保存。你可以逐帧视频，做一些特征检测、目标追踪、背景减除之类的操作。是配合硬件接口，通过 DirectShow 或 GStreamer 库

此项目提供了 PyTorch 框架下 TVNet 光流生成模型的实现。该实现简洁易懂，仅包含约 350 行代码，并遵循 PyTorch 模块化风格，方便扩展。最初的 TVNet 实现使用 TensorFlow 框架，可以在这里找到。此外，该项目还提供了演示代码，展示了如何使用 TVNet 生成光流表示，包括对流图的可视化。 要求： Python 3 PyTorch OpenCV（可选） 用法： 将输入帧放入 frame/img1.png 和 frame/img2.png。 运行 python demo.py 生成光流表示。

光流法在计算机视觉中具有重要意义，介绍了用Matlab实现光流法的程序设计方法。

项目网页上提供了光流法分割MATLAB代码的详细实现，由Yi-Hsuan Tsai、Ming-Hsuan Yang和Michael J. Black在2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表。这篇论文描述了他们的MATLAB实现，测试于Ubuntu 14.04和MATLAB 2013b环境下。如果您希望使用他们的代码和模型进行研究，请遵循其安装说明并引用相关论文。

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