Python cucim.skimage.registration.optical_flow_tvl1用法及代码示例

用法: cucim.skimage.registration.optical_flow_tvl1(reference_image, moving_image, *, attachment=15, tightness=0.3, num_warp=5, num_iter=10, tol=0.0001, prefilter=False, dtype=<class 'numpy.float32'>)

粗到细的光流估计器。

TV-L1 求解器应用于图像金字塔的每个级别。 TV-L1 是 Zack 等人引入的一种流行的光流估计算法。 [1] ，在 [2] 中改进并在 [3] 中详细说明。

参数：

reference_image：ndarray，形状(M，N[，P[，…]]): 序列的第一幅灰度图像。
moving_image：ndarray，形状(M，N[，P[，…]]): 序列的第二个灰度图像。
attachment：浮点数，可选: 附件参数([1] 中的 \(\lambda\))。该参数越小，返回的结果越平滑。
tightness：浮点数，可选: 密封性参数([1] 中的 \(\tau\))。它应该具有较小的值，以便保持对应的附件和正则化部分。
num_warp：整数，可选: image1 扭曲的次数。
num_iter：整数，可选: 定点迭代次数。
tol：浮点数，可选: 公差用作停止标准，基于 (u, v) 的两个连续值之间的 L² 距离。
prefilter：布尔型，可选: 是否在每个图像扭曲之前对估计的光流进行预过滤。当为 True 时，将应用沿每个轴的窗口大小为 3 的中值滤波器。这有助于消除潜在的异常值。
dtype：dtype，可选: 输出数据类型：必须是浮点数。与双精度相比，单精度提供了良好的结果并节省了内存使用和计算时间。

flow：ndarray，形状((image0.ndim，M，N[，P[，…]]): 每个轴的估计光流分量。

注意：

不支持彩色图像。

参考：

1(1,2,3): Zach, C., Pock, T., & Bischof, H. (2007, September). A duality based approach for realtime TV-L 1 optical flow. In Joint pattern recognition symposium (pp. 214-223). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI:10.1007/978-3-540-74936-3_22
2: Wedel, A., Pock, T., Zach, C., Bischof, H., & Cremers, D. (2009). An improved algorithm for TV-L 1 optical flow. In Statistical and geometrical approaches to visual motion analysis (pp. 23-45). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI:10.1007/978-3-642-03061-1_2
3: Pérez, J. S., Meinhardt-Llopis, E., & Facciolo, G. (2013). TV-L1 optical flow estimation. Image Processing On Line, 2013, 137-150. DOI:10.5201/ipol.2013.26

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from cucim.skimage.color import rgb2gray
>>> from skimage.data import stereo_motorcycle
>>> from cucim.skimage.registration import optical_flow_tvl1
>>> image0, image1, disp = [cp.array(a) for a in stereo_motorcycle()]
>>> # --- Convert the images to gray level: color is not supported.
>>> image0 = rgb2gray(image0)
>>> image1 = rgb2gray(image1)
>>> flow = optical_flow_tvl1(image1, image0)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.registration.optical_flow_tvl1。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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