基于ORB与光流法的增强现实注册算法研究
运动目标检测光流法
摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab
目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)
1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体
三种光流算法的实现源码及测试结果
基于OpenCV的三种光流算法实现源码及测试结果 本文包括三种基于OpenCV的光流算法实现源码及测试结果。具体为HS算法，LK算法，和ctfLK算法，算法的原实现作者是Eric Yuan，这里是作者的博客主页：http://eric-yuan.me。本文对这三种光流算法进行了相关调试及结果验证，供大家在自己的项目开发中参考。 1.第一种：HS光流法（作者HORN 和SCHUNCK） #include"opencv2/core/core.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include
光流算法
它是一种运动模式，这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者（比如眼睛、摄像头等）和背景之间形成的明显移动。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补偿编码，三维立体视差，都是利用了这种边缘或表面运动的技术。 光流的概念:(Optical flow or optic flow)二维图像的移动相对于观察者而言是三维物体移动的在图像平面的投影。 有序的图像可以估计出二维图像的瞬时图像速率或离散图像转移。 光流算法： 它评估了两幅图像的之间的变形，它的基本假设是体素和图像像素守恒。它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路，我们可以得到图像约束方程。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题。 Lucas–Kanade算法： 这个算法是最常见，最流行的。它计算两帧在时间t 到t + δt之间每个每个像素点位置的移动。由于它是基于图像信号的泰勒级数，这种方法称为差分，这就是对于空间和时间坐标使用偏导数。 图像约束方程可以写为I(x,y,z,t) = I(x+ δx,y+ δy,z+ δz,t+ δt) I(x, y,z, t)为在（x,y,z）位置的体素。 我们假设移动足够的小，那么对图像约束方程使用泰勒公式，我们可以
得到： H.O.T. 指更高阶，在移动足够小的情况下可以忽略。从这个方程中我们可以得到： 或者 我们得到： V x,V y,V z分别是I(x,y,z,t)的光流向量中x，y，z的组成。, , 和则是图像在(x,y,z,t)这一点向相应方向的差分。 所以 I x V x + I y V y + I z V z= ?I t。 写做： 这个方程有三个未知量，尚不能被解决，这也就是所谓光流算法的光圈问题。那么要找到光流向量则需要另一套解决的方案。而Lucas-Kanade算法是一个非迭代的算法： 假设流(Vx,Vy,Vz)在一个大小为m*m*m(m>1)的小窗中是一个常数，那么从像素 1...n, n = m3中可以得到下列一组方程： 三个未知数但是有多于三个的方程，这个方程组自然是个超定方程，也就是说方程组内有冗余，方程组可以表示为：
数据结构课程设计计算器
数据结构课程设计报告 实验一：计算器 设计要求 1、问题描述：设计一个计算器，可以实现计算器的简单运算，输出并检验结果的正确性，以及检验运算表达式的正确性。 2、输入：不含变量的数学表达式的中缀形式，可以接受的操作符包括+、-、*、/、%、(、)。 具体事例如下： 3、输出：如果表达式正确，则输出表达式的正确结果；如果表达式非法，则输出错误信息。 具体事例如下： 知识点：堆栈、队列 实际输入输出情况： 正确的表达式
对负数的处理 表达式括号不匹配 表达式出现非法字符 表达式中操作符位置错误 求余操作符左右出现非整数 其他输入错误 数据结构与算法描述 解决问题的整体思路： 将用户输入的中缀表达式转换成后缀表达式，再利用转换后的后缀表达式进行计算得出结果。 解决本问题所需要的数据结构与算法： 用到的数据结构是堆栈。主要算法描述如下： A．将中缀表达式转换为后缀表达式： 1. 将中缀表达式从头逐个字符扫描，在此过程中，遇到的字符有以下几种情况： 1）数字 2）小数点 3）合法操作符+ - * / %
4）左括号 5）右括号 6）非法字符 2. 首先为操作符初始化一个map 3.2.1 Farneback 算法原理剖析 该算法的总体思想就是首先通过多项式展开变换逼近两帧图像中的每个像素，然后通过观察一个多项式如何在平移下进行精确变换，最终从多项式展开系数中推导得到位移场。 1.多项式展开 多项式展开的思想[5]是将每个像素点的邻域近似表示为多项式，我们可以构造 f x ~x T Ax +b T x +c (4-1) 其中x 是该像素点的位置坐标 m ,n ，A 是一个对称矩阵 a 1a 2 a 2a 1 ， b 是一个二维向量 b 1,b 2 ， c 是一个标量，系数要根据加权最小二乘法对相邻信号值进行估计。 将f x 展开 f x ~c +b 1m +b 2+a 1m 2+a 2m 2+2a 2mn (4-2) 这里实际上将二维信号空间转换成了以 1,a ,b ,a 2,b 2,ab 作为基函数的六维信号空间，我们表示图像就需要一个六维向量。在编程中，为了简化计算，我们舍弃了其中的常数项，六维空间便转化为五维空间。 2.位移估计 由于多项式展开的结果是每个邻域近似表示为多项式，因此我们首先分析多项式经过理想平移的情况。 初始图像信号 f 1 x =x T A 1x +b 1T x +c 1 (4-3) 经过全局位移d ，构建得到新的信号f 2 f 2 x =f 1 x ?d (4-4) = x ?d T A 1(x ?d )+b 1T (x ?d )+c 1 =x T A 1x + b 1?2A 1d T x +d T A 1d ?b 1T d +c 1 将多项式中的系数等效 A 2=A 1 (4-5) b 2=b 1?2A 1d (4-6) c 2=d T A 1d ?b 1T d +c 1 (4-7) 得 f 2(x )=x T A 2x +b 2T x +c 2 (4-8) 通过方程(4-6)，我们可以求解得到d 2A 1d =?(b 2?b 1) (4-9) d =?12 A 1?1 (b 2?b 1) (4-10) 3.结合实际考虑 单片机十进制加法计算器设计 摘要 本设计是基于51系列的单片机进行的十进制计算器系统设计，可以完成计 算器的键盘输入，进行加、减、乘、除3位无符号数字的简单四则运算，并在LED上相应的显示结果。 设计过程在硬件与软件方面进行同步设计。硬件方面从功能考虑，首先选择内部存储资源丰富的AT89C51单片机，输入采用4×4矩阵键盘。显示采用3位7段共阴极LED动态显示。软件方面从分析计算器功能、流程图设计，再到程序的编写进行系统设计。编程语言方面从程序总体设计以及高效性和功能性对C 语言和汇编语言进行比较分析，针对计算器四则运算算法特别是乘法和除法运算的实现，最终选用全球编译效率最高的KEIL公司的μVision3软件，采用汇编语言进行编程，并用proteus仿真。 引言 十进制加法计算器的原理与设计是单片机课程设计课题中的一个。在完成理论学习和必要的实验后，我们掌握了单片机的基本原理以及编程和各种基本功能的应用，但对单片机的硬件实际应用设计和单片机完整的用户程序设计还不清楚，实际动手能力不够，因此对该课程进行一次课程设计是有必要的。 单片机课程设计既要让学生巩固课本学到的理论，还要让学生学习单片机硬件电路设计和用户程序设计，使所学的知识更深一层的理解，十进制加法计算器原理与硬软件的课程设计主要是通过学生独立设计方案并自己动手用计算机电路设计软件，编写和调试，最后仿真用户程序，来加深对单片机的认识，充分发挥学生的个人创新能力，并提高学生对单片机的兴趣，同时学习查阅资料、参考资料的方法。 关键词：单片机、计算器、AT89C51芯片、汇编语言、数码管、加减乘除 目录 摘要 (01) 引言 (01) 一、设计任务和要求............................. 1、1 设计要求 1、2 性能指标 1、3 设计方案的确定 二、单片机简要原理............................. 2、1 AT89C51的介绍 2、2 单片机最小系统 2、3 七段共阳极数码管 三、硬件设计................................... 3、1 键盘电路的设计 3、2 显示电路的设计 四、软件设计................................... 4、1 系统设计 4、2 显示电路的设计 五、调试与仿真................................. 5、1 Keil C51单片机软件开发系统 5、2 proteus的操作 六、心得体会.................................... 参考文献......................................... 附录1 系统硬件电路图............................ 附录2 程序清单.................................. 运动目标检测之Lucas-Kanade 光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热 点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展 前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出 来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差 分法和光流法。 1 背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到 运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高 斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中 有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检 测的结果 2 帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的 方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常 物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值， 微机课程设计报告 题目简易计算器仿真 学院（部）信息学院 专业通信工程 班级2011240401 学生姓名张静 学号33 12 月14 日至12 月27 日共2 周 指导教师（签字）吴向东宋蓓蓓 单片机十进制加法计算器设计 摘要 本设计是基于51系列的单片机进行的十进制计算器系统设计，可以完成计 算器的键盘输入，进行加、减、乘、除3位无符号数字的简单四则运算，并在LED上相应的显示结果。 软件方面从分析计算器功能、流程图设计，再到程序的编写进行系统设计。编程语言方面从程序总体设计以及高效性和功能性对C语言和汇编语言进行比较分析，针对计算器四则运算算法特别是乘法和除法运算的实现，最终选用全球编译效率最高的KEIL公司的μVision3软件，采用汇编语言进行编程，并用proteus仿真。 引言 十进制加法计算器的原理与设计是单片机课程设计课题中的一个。在完成理论学习和必要的实验后，我们掌握了单片机的基本原理以及编程和各种基本功能的应用，但对单片机的硬件实际应用设计和单片机完整的用户程序设计还不清楚，实际动手能力不够，因此对该课程进行一次课程设计是有必要的。 单片机课程设计既要让学生巩固课本学到的理论，还要让学生学习单片机硬件电路设计和用户程序设计，使所学的知识更深一层的理解，十进制加法计算器原理与硬软件的课程设计主要是通过学生独立设计方案并自己动手用计算机电路设计软件，编写和调试，最后仿真用户程序，来加深对单片机的认识，充分发挥学生的个人创新能力，并提高学生对单片机的兴趣，同时学习查阅资料、参考资料的方法。 关键词：单片机、计算器、AT89C52芯片、汇编语言、数码管、加减乘除 运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。 1背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果 2帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值， 安卓应用程序设计 ——简易计算器的实现院（系）名称 专业名称 学生姓名 学生学号 课程名称 2016年6月日 1.系统需求分析 Android是以Linux为核心的手机操作平台，作为一款开放式的操作系统，随着Android 的快速发展，如今已允许开发者使用多种编程语言来开发Android应用程序，而不再是以前只能使用Java开发Android应用程序的单一局面，因而受到众多开发者的欢迎，成为真正意义上的开放式操作系统。计算器通过算法实行简单的数学计算从而提高了数学计算的效率，实现计算器的界面优化，使界面更加友好，操作更加方便。基于android的计算器的设计,系统具有良好的界面；必要的交互信息；简约美观的效果。使用人员能快捷简单地进行操作，即可单机按钮进行操作，即时准确地获得需要的计算的结果，充分降低了数字计算的难度和节约了时间。 2.系统概要设计 2.1计算器功能概要设计 根据需求，符合用户的实际要求，系统应实现以下功能：计算器界面友好，方便使用，，具有基本的加、减、乘、除功能，能够判断用户输入运算数是否正确，支持小数运算，具有清除功能。 图2.1系统功能图 整个程序基于Android技术开发，除总体模块外主要分为输入模块、显示模块以及计算模块这三大部分。在整个系统中总体模块控制系统的生命周期，输入模块部分负责读取用户输入的数据，显示模块部分负责显示用户之前输入的数据以及显示最终的计算结果，计算模块部分负责进行数据的运算以及一些其他的功能。具体的说，总体模块的作用主要是生成应用程序的主类，控制应用程序的生命周期。 输入模块主要描述了计算器键盘以及键盘的监听即主要负责读取用户的键盘输入以及 响应触屏的按键，需要监听手机动作以及用指针事件处理方法处理触屏的单击动作。同时提供了较为直观的键盘图形用户界面。 显示模块描述了计算器的显示区，即该区域用于显示用户输入的数据以及最终的计算结 研究生课程论文 《光流法运动目标跟踪》 课程名称s 姓名 学号 专业 任课教师 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：年月日 摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。 关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris 1.引言 近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。 2.运动目标检测算法 运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。 图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解 图1 分析过程 在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。 目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。 3.光流法 1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一 VB应用程序的设计方法 ——“简易计算器”教学设计 揭阳第一中学卢嘉圳 教学内容：利用所学知识制作Visual Basic程序“简易计算器” 教学目标：能熟练运用CommandButton控件及TextBox控件进行Visual Basic(以下简称VB)程序的设计，能熟练运用条件语句编写代码 教学重点:运用开发VB程序一般过程的思路来开发“简易计算器” 教学难点:分析得出实现“简易计算器”各运算功能的算法。 教材分析： 当我刚开始进行程序设计的教学时，便感觉比较难教。这是因为程序设计本身枯燥、严谨，较难理解，而且学生大多数都是初学者，没有相应的知识基础。对于《程序设计实例》，我们选用的教材是广东教育出版社出版的《信息技术》第四册，该书采用的程序设计语言是VB，而学生是仅学过了一点点简单的QB编程之后就进入《程序设计实例》的学习的。 教材为我们总结了设计VB程序的一般步骤：创建用户界面；设置控件属性；编写事件程序代码；运行应用程序。我总结了一下，其实VB程序设计可分为设计用户界面及编写程序代码两个环节。 教学过程： 一、引入新课 任务：让学生按照书上提示完成一个非常简单的VB程序——“计算器”（仅包含开方、平方、求绝对值功能）的制作。 目的：加强对CommandButton控件及TextBox控件的掌握，复习对开方、求绝对值函数的使用。 引入本节课的学习任务：设计一个简易计算器，包含加、减、乘、除、开方、平方等运算。程序界面可参考下图。 具体功能为：在Text1中输入一个数值，然后单击代表运算符的按钮则运算结果会在text2中显示出来；比如在text1中输入一个2，然后按“+”按钮，再输入一个3按“-”按钮，再输入一个-4按“*”按钮，则实际为(2-3)*(-4)；最后在text2中显示结果为4。 基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状 （1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国 模拟计算器 学生姓名：**** 指导老师：**** 摘要本课程设计的课题是设计一个模拟计算器的程序，能够进行表达式的计算，并且表达式中可以包含Abs()和Sqrt()运算。在课程设计中，系统开发平台为Windows ，程序设计设计语言采用C++，程序运行平台为Windows 或*nix。本程序的关键就是表达式的分离和处理，在程序设计中，采用了将输入的中缀表达式转化为后缀表达式的方法，具有可靠的运行效率。本程序做到了对输入的表达式（表达式可以包含浮点数并且Abs()和Sqrt()中可以嵌套子表达式）进行判定表达式是否合法并且求出表达式的值的功能。经过一系列的调试运行，程序实现了设计目标，可以正确的处理用户输入的表达式，对海量级数据都能够通过计算机运算快速解决。 关键词C++程序设计；数据结构；表达式运算；栈；中缀表达式；后缀表达式；字符串处理；表达式合法判定； 目录 1 引言 (3) 1.1课程设计目的 (3) 1.2课程设计内容 (3) 2 设计思路与方案 (4) 3 详细实现 (5) 3.1 表达式的合法判定 (5) 3.2 中缀表达式转化为后缀表达式 (5) 3.3 处理后缀表达式 (7) 3.4 表达式嵌套处理 (8) 4 运行环境与结果 (9) 4.1 运行环境 (9) 4.2 运行结果 (9) 5 结束语 (12) 参考文献 (13) 附录1：模拟计算器源程序清单 (14) 1 引言 本课程设计主要解决的是传统计算器中，不能对表达式进行运算的问题，通过制作该计算器模拟程序，可以做到快速的求解表达式的值，并且能够判定用户输入的表达式是否合法。该模拟计算器的核心部分就在用户输入的中缀表达式的转化，程序中用到了“栈”的后进先出的基本性质。利用两个“栈”，一个“数据栈”，一个“运算符栈”来把中缀表达式转换成后缀表达式。最后利用后缀表达式来求解表达式的值。该算法的复杂度为O(n)，能够高效、快速地求解表达式的值，提高用户的效率。 1.1课程设计目的 数据结构主要是研究计算机存储，组织数据，非数值计算程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程，它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。学习数据结构是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。通过课程设计可以提高学生的思维能力，促进学生的综合应用能力和专业素质的提高。 模拟计算器程序主要利用了“栈”这种数据结构来把中缀表达式转化为后缀表达式，并且运用了递归的思想来解决Abs()和Sqrt()中嵌套表达式的问题，其中还有一些统计的思想来判定表达式是否合法的算法。 1.2课程设计内容 本次课程设计为计算器模拟程序，主要解决表达式计算的问题，实现分别按表达式处理的过程分解为几个子过程，详细的求解过程如下：1 用户输入表达式。 2 判定表达式是否合法。 3 把中缀表达式转化为后缀表达式。 4 求出后缀表达式的结果。 5 输出表达式的结果。通过设计该程序，从而做到方便的求出一个表达式的值，而不需要一步一步进行运算。 光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法； （2）基于频域的方法； （3）基于梯度的方法； 简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。 光流法的前提假设： （1）相邻帧之间的亮度恒定； （2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”；（3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动 这里有两个概念需要解释： 运动场，其实就是物体在三维真实世界中的运动； 光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。 如上图所示，H中的像素点(x,y)在I中的移动到了(x+u,y+v)的位置，偏移量为(u,v)。 光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如 课题：用计算器计算 教学内容：三年级下册第48—51页内容 教学目标： 1、在运算中了解计算器的结构和基本功能；能正确、熟练地运用计算器进行一、两步的式题运算。 2、能运用计算器解决一些简单的实际问题，探索一些基本的数学规律。 3、培养观察、比较、分析、归纳、概括等能力。 教学过程： 一、尝试运用 师：开学到现在，我们一直在学习计算，下面这些题，哪些你一眼能看出来答案的，直接说的得数。 1、初步尝试 90＋56= 45×99≈ 87546—3469= 42×30= 2102÷30≈ 43×365= 师：最后两道看来有困难，列竖式算算。 师：先不报答案，要你自己检验做的对不对，你准备怎么样？试一试用计算器来验算，你们会吗？ 师：谁愿意带上你的竖式计算上来展示意下，向大家演示一下你用计算器验算的过程可以吗？（鼓励和表扬） 师：看来，大家还真的会用计算器！想不想“再显身手”？ 2、再次尝试：探索用计算器进行混合运算的方法 ①546×28－4276 ②2940 ÷28＋763 ③15021-87×99 ④25120÷（449－289） （1）这4题与上面4题相比，有什么不一样？会做吗？请试一试。 （2）交流操作方法。 （3）你有没有感觉到这4道题在计算过程中有什么不一样？ （4）用计算器计算③、④该怎么操作呢？我们以第③题为例，谁来介绍介绍？ （突出“记住中间数”、“使用MR键”、倒减等方法。） （①、②两题只要按顺序依次输入，③、④题要先算后一步，③④可以“记住过程得数”，③还可以倒减等） （5）介绍用存储键计算，尝试用“MR键”计算③④题。 二、解决生活问题 师：通过这几道题计算，你感觉计算器怎么样？你们喜欢用计算器吗？下面我们就发挥计算器的作用，用它来完成一个非常有价值的问题。 1、出示：一个水龙头滴水的动态画面。据统计一个没有关紧的水龙头，每天大约滴18千克的水，这些水就这样白白流掉了。 （1）照这样计算一年(按365天计算)要浪费多少千克水？ （2）把这些水分别装在饮水桶中(每桶约重15千克)算算大约能装多少桶？ （3）你家每月用几桶水？算算这些水够你家用几个月？大约合多少年？ 师：目前我国西南大旱，一些地区粮食因为缺水绝收。云南山区的孩子们喝脏水解渴。联系我们刚才的这些计算数据，你想到什么？ 三、探索计算规律： 师：既然人们发明了这么好的计算器，我们就应该更好地运用它。让我们来挑战一下自己，探索计算的规律好不好？ 1、找出规律后再填写每组的后2题得数，并用计算器检验。 19+9×9= 118+98×9= 1117+987×9= 11116+9876×9= 111115+98765×9= 学生汇报自己的发现。按这样一种规律写下去，下一题该是什么样的？ 2、自己探索规律。 1122÷34= 111222÷334= 11112222÷3334= …… 111…1222…2÷333…34= 2001个1 2001个2 2000个3 Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 9-15 Published Online February 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/6b4835571.html,/journal/airr https://https://www.360docs.net/doc/6b4835571.html,/10.12677/airr.2017.61002 文章引用: 邵晓芳, 叶灵伟, 李大龙. 基于光流的运动图像分析研究进展[J]. 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1): 9-15. A Survey of Motion Estimation Based on Optical Flow Xiaofang Shao, Lingwei Ye, Dalong Li QingDao Branch of Naval Aeronautical Engineering Institute, Qingdao Shandong Received: Dec. 30th , 2016; accepted: Jan. 13th , 2017; published: Jan. 18th , 2017 Abstract Motion estimation is one of the key technologies for solving many machine vision problems such as object tracking and video compression. Starting from the description and resolution of optical flow, this paper gives a comprehensive presentation and analysis on the motion estimation prob-lem and previous works. At last, future research directions are suggested and some good network resources are recommended. Keywords Optical Flow, Motion Estimation, Restriction Conditions of Optical Flow 基于光流的运动图像分析研究进展 邵晓芳，叶灵伟，李大龙 海军航空工程学院青岛校区，山东 青岛 收稿日期：2016年12月30日；录用日期：2017年1月13日；发布日期：2017年1月18日 摘 要 基于光流的运动图像分析是解决目标跟踪、视频压缩等许多机器视觉问题的关键技术之一。从光流场的含义和求解思路入手，对运动图像分析问题和现有研究工作进行了较为全面的描述和分析，最后展望了未来的研究方向，并推荐一些比较好的网络资源。 关键词 光流场，运动估计，光流约束条件 光流的概念是Gibson于1950年首先提出的。所谓光流是指图像中模式运动的速 。1981年，Horn等人在相邻图像间的时间间隔很小，并且图像灰度变化也很小的 提下，推导出灰度图像光流场计算的基本等式，这是经典光流方法[18,24]。 光流的算法多种多样，其用于目标跟踪常用的算法有：检测和跟踪特征点[25]、跟 好的特征点[26]、金字塔图像的Lucas Kanade特征点跟踪算法（因为其跟踪过程是迭 的光流法计算过程，因此，为了更好的体现光流的作用，本文将其简称为：Lucas nad光流法）[27]。在这三种光流跟踪方法中，跟踪性能最优的是Lucas Kanade光流 –26–第四章目标跟踪 法，由于该算法仅跟踪少量的特征点、迭代法收敛速度也很快而且算法的计算量不大， 已被广泛的应用于运动车辆跟踪和人脸特征点跟踪[47,48]；下面介绍文献[27]，并对其 进行相关实验。 §4.3.1问题提出 用I和J来代表两个灰度图像。那么I(x)=I(x,y)和J(x)=J(x,y)代表了这两个灰度图 像在点X=[x,y]T的灰度值，x和y是图像的点X坐标。称图像I为第一幅图像，称J为 第二幅图像。从实际的图像来说，I和J是两个离散的函数，并且左上角的像素点坐标 是[0,0]T。用nx和ny表示图像的宽度和高度，右下端图像的坐标是[nx?1,ny?1]T。 考虑第一幅图像I(X)=I(x,y)上的一点，跟踪的目的就是在第二幅图像J(X)= J(x,y)上找到与之相对应的一点，d=[d x ,d y ] T 是在点X处图像的速度，即点X处图像的 光流。令ωx和ωy表示两个整数，假定图像速度d是使得下面的残差函数ε最小的函数：ε(d)=ε(dx,dy)= ux+ωx x=ux?ωx uy+ωy y=uy?ωy (I(x,y)?J(x+dx,y+dy)) 2 (4-3-5) 根据上面的定义，相似度的函数被在(2ωx+1,2ωy+1)的区域内定义。这个区域也 称之为积分窗口。典型的ωx、ωy是2、3、4、5、6、7个像素。 §4.3.2跟踪算法描述 基于特征点的跟踪的两个关键问题是准确度和鲁棒性。准确度是从直觉上来说， 为了不抹去图像中的细节，需要小的积分窗口。鲁棒性因素需要考虑光照变化，图像 运动时对尺寸变化的敏感性。特别的，为了了解大矢量运动的问题需要一个大的积分 窗口。实际上，仅仅考虑等式(4-3-5)，理想的情况是dx<ωx,dy<ωy。这样我们就必 须兼顾准确度和鲁棒性来选择积分窗口。为了更好的解决这个问题，采用了基于金字 塔图像的光流跟踪方法。这个方法对局部跟踪的准确性提出了一个很好的解决方案。 一、金字塔图像表示 描述一个nx×ny的图像I，令I0=I表示第0层图像（原始图像），那么金字塔图Farneback光流场算法数学推导
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