光フローとは何ですか？

光フローは、ビデオフレーム間のコンテンツの違いを分析することにより、移動オブジェクトのコンピューター化された追跡について説明します。ビデオでは、オブジェクトとオブザーバーの両方が動いている可能性があります。コンピューターは、個々の静止画像の境界、エッジ、領域をマークするキューを見つけることができます。進行を検出することで、コンピューターは時間と空間を通じてオブジェクトをたどることができます。この技術は、無人航空機（UAV）とセキュリティシステムの運用を含む産業や研究で採用されています。勾配ベースの光フローは、空間と時間を通じて画像強度の変化を測定します。密な流れ場面をスキャンします。機能ベースのフローフレーム内のオブジェクトのエッジのオーバーレイエッジは、進行状況をマークします。

この手法は、ビデオカメラの画像安定化に似ており、カメラの揺れにもかかわらず、計算された視野をフレームにロックすることができます。光フローアルゴリズムが計算しますシーケンスの画像間の一致。コンピューターは各画像を正方形のグリッドに分割します。 2つの画像のオーバーレイにより、比較が可能になり、正方形の最高の一致が見つかります。コンピューターが一致を見つけると、違いのポイント（針と呼ばれることもあります）の間に線を引きます。

アルゴリズムは、粗い解像度から細かい解像度まで体系的に動作します。これにより、解像度の違いがある画像間のモーショントラッキングが可能になります。コンピューターはオブジェクトを認識していませんが、フレーム間で比較できるオブジェクトの特性を検出して追跡します。

コンピューティング光フローベクトルは、オブジェクトを検出および追跡し、画像の支配的な平面を抽出できます。これは、ロボットナビゲーションと視覚臭、またはロボットの向きと位置に役立ちます。オブジェクトだけでなく、周囲の環境も3次元で指摘し、ロボットがよりリアルな空間的認識を提供します。計算されたベクトルin平面により、プロセッサはフレームから抽出された動きを推測して応答できます。

光フロー技術のいくつかの弱点には、コンピューターが画像間で一致できない正方形から生じるデータ損失が含まれます。これらの比類のないエリアは空いており、平面ボイドを作成し、精度を低下させます。クリアエッジまたはコーナーのような安定した要素は、フロー分析に貢献します。

特定の要素をフレームからフレームまで区別できないため、観察者も動いている場合、

詳細な要因が不明瞭になる可能性があります。分析は、動きを見かけのグローバルな流れと局所的なオブジェクトの動き、またはエゴモーションに分割します。エッジまたは画像強度の空間的変化は、カメラの動きと移動環境のグローバルな流れで失われます。コンピューターがグローバルなフローの効果を排除できる場合、分析が強化されます。