Python skimage.registration.optical_flow_tvl1用法及代碼示例

用法: 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'>)

粗到細的光流估計器。

TV-L1 求解器應用於圖像金字塔的每個級別。 TV-L1 是 Zack 等人引入的一種流行的光流估計算法。 [1] ，在 [2] 中改進並在 [3] 中詳細說明。

參數：

reference_image：ndarray，形狀(M，N[，P[，…]]): 序列的第一幅灰度圖像。
moving_image：ndarray，形狀(M，N[，P[，…]]): 序列的第二個灰度圖像。
attachment：浮點數，可選: 附件參數([1] 中的 \(\lambda\))。該參數越小，返回的結果越平滑。
tightness：浮點數，可選: 密封性參數([1] 中的 \(\tau\))。它應該具有較小的值，以便保持對應的附件和正則化部分。
num_warp：整數，可選: image1 扭曲的次數。
num_iter：整數，可選: 定點迭代次數。
tol：浮點數，可選: 公差用作停止標準，基於 (u, v) 的兩個連續值之間的 L² 距離。
prefilter：布爾型，可選: 是否在每個圖像扭曲之前對估計的光流進行預過濾。當為 True 時，將應用沿每個軸的窗口大小為 3 的中值濾波器。這有助於消除潛在的異常值。
dtype：dtype，可選: 輸出數據類型：必須是浮點數。與雙精度相比，單精度提供了良好的結果並節省了內存使用和計算時間。

flow：ndarray，形狀((image0.ndim，M，N[，P[，…]]): 每個軸的估計光流分量。

注意：

不支持彩色圖像。

參考：

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：

>>> from skimage.color import rgb2gray
>>> from skimage.data import stereo_motorcycle
>>> from skimage.registration import optical_flow_tvl1
>>> image0, image1, disp = stereo_motorcycle()
>>> # --- Convert the images to gray level: color is not supported.
>>> image0 = rgb2gray(image0)
>>> image1 = rgb2gray(image1)
>>> flow = optical_flow_tvl1(image1, image0)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.registration.optical_flow_tvl1。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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