光流的概念最早是由Gibson在1950年提出的。它是空间移动物体在像素观察平面中移动的瞬时速度。是一种计算物体在相邻帧间运动信息的方法。

一般来说，光流（Optical Flow）是物体在三维空间中的运动在二维像平面上的投影。它是由物体和相机的相对速度产生的，反映了物体在极小时间内对应的图像像素的运动方向和速度。

Lucas–Kanade方法（KLT）是一种基于光流原理的特征点跟踪算法。本文首先介绍光流的原理，然后介绍了KLT及其相关的KLT变体算法。

1. 基于光流算法的对象跟踪

通俗说，对于一个图片序列，把每张图像每个像素在连续帧之间的运动速度和方向（某像素点在连续两帧上的位移矢量）找出来就是光流场。在视频移动对象跟踪中，稀疏光流跟踪是一种经典的对象跟踪算法，可以绘制运动对象的跟踪轨迹与运行方向，是一种简单、实时高效的跟踪算法。

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法。其中，特征描述与提取是点云处理中的重要环节，它可以提取点云中的关键信息，如表面法向、曲率、特征点等，为后续的点云配准、目标检测、分类等任务提供基础。

以下是特征描述与提取相关概念及算法的简介：

1. 点云采样（Downsampling）：将点云中的点进行降采样，减少点云数据量，同时保留点云的主要信息。常用的采样方法有体素采样（Voxel Grid）、均匀采样（Uniform Sampling）等。

1、数据载入、显示与保存

培训目标

· 快速掌握

随着计算机视觉技术的迅猛发展，我们的世界正变得越来越数字化和智能化。计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉输入的学科。在这个领域中，有许多算法被广泛应用，推动了计算机视觉技术的进步。本文将介绍计算机视觉领域的十大算法，这些算法在图像处理、目标检测和识别等方面起到了关键作用。

文 | 曾游

编辑 | 曾游

引言

作为计算机视觉领域中的一个基本问题，摄像机标定技术在很多应用中，具有重要的应用价值。

编辑 | 白菜叶

仅供医学专业人士阅读参考

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1、概述

　　案例：使用goodFeaturesToTrack实现角点检测

　　特点：goodFeaturesToTrack的检测速度比cornerHarris角点检测的速度更加快速，且API的使用更加方便