光流场

在本资源中，我们提供了基于光流场实现视频交通汽车检测与跟踪的Matlab代码。代码涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真。适合研究交通监控、无人驾驶技术和信号处理等方向的用户使用。

优化视频图Matlab代码

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。

探索单模光纤的场分布，以应用于其传播过程中的能量分布解析。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

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。

基于 GVF 的 snake 算法模型是图像里的一个老牌好用的利器，适合做轮廓提取、边缘检测这些活儿。原始的 snake 模型其实挺聪明，靠能量最小化去找边缘，但对噪声和初始位置有点挑。GVF（引导场）就是给它加了个“智能导航”，能让曲线更稳更准地贴着边缘走，尤其在细节多或边缘模糊的图像上表现更亮眼。 在 MATLAB 里搞这个还挺顺手的，梯度计算可以用imgradient，GVF 场构建+高斯滤波用gradient和imgaussfilt就行，整体思路也比较清晰。初始化 snake 的时候，手动点点或者写点逻辑自动生成都能行，之后就是能量函数和迭代收敛了。 资源包gvf_v5_1611730

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。

MATLAB光场工具箱LFToolbox是Donald G.Dansereau在2013-2020年间开发的工具箱，专为处理光场图像而设计。它支持光场的加载、可视化、过滤，以及基于小透镜图像的解码、校准和校正。最新版本和开发进展可在官方网站查看。详细的安装和使用说明请参考LFToolbox.pdf。