这个软件包提供了一种快速简便的方法来估计给定光流下摄像机在z轴上的跃迁。
camera-z-transition的Python项目详细描述
摄像机镜头镜头切换
说明
这是一个用于估计相机运动/缩放的小python包 在z轴上。在
它是什么：
- 估计相机在z轴上的运动/缩放
它不是什么：
- 它不计算光流（尽管你可以在 这个示例.py)在
- 这不是一个度量估计。它不会告诉你确切的数额 z轴上的过渡，单位为米/英尺
- 它不会估计任何其他的摄像机运动，如旋转，平移， 跟踪等
安装
pip install cam-motion-field
用法
^{pr2}$
Parameters for estimate_z_transition()
----------
origins: numpy array,
Set of origin vectors. Shape must be (nr_of_points, 2). MUST BE ZERO CENTERED AND SCALED!
displacements: numpy array,
Set of displacement vectors (coordinates). Shape must be (nr_of_points, 2)
focal_length
如何工作
pip install cam-motion-field
Parameters for estimate_z_transition()
----------
origins: numpy array,
Set of origin vectors. Shape must be (nr_of_points, 2). MUST BE ZERO CENTERED AND SCALED!
displacements: numpy array,
Set of displacement vectors (coordinates). Shape must be (nr_of_points, 2)
focal_length
给定图像平面（X，Y）上的任意一点，我们可以估计它们的新位置 在图像平面（X'，Y'）上，在X轴[1]上进行变换。在
其中参数X和Y是图像平面上的坐标 和 是z轴上的过渡。X'和Y'是新的坐标 在图像平面上给定过渡参数。 注意，这两个方程都需要一个参数f，这是焦点长度 如果是摄像机。有趣的是，它似乎对 输出。直到f和（X，Y）有合理的值 f的确切值无关紧要。重要的是我没有任何 数学证明。它纯粹来自视觉观察 具有不同f和（X，Y）的函数的行为。你可以有一个 看这里：link to Plot
给定一个观察到的光流，很容易进行参数搜索 对于 使用上面的方程式。在
结果
给定两个连续的摄像机图像：
我们首先用opencv得到光流
估计 以上图像的参数值为0.053796382332247594
下面的gif显示了原始光流和人工光流 使用估计值生成 参数。在
参考文献
[1] Srinivasan，M.V.，Venkatesh，S.，Hosie，R.：摄像机运动的定性估计 视频序列中的参数。模式识别30（4），593–606（1997）
围嘴
@article{Srinivasan at al.,
title={Qualitative estimation of camera motion parameters from video sequences},
author={Srinivasan, Mandyam V and Venkatesh, Svetha and Hosie, Robin},
journal={Pattern Recognition},
volume={30},
number={4},
pages={593--606},
year={1997},
publisher={Elsevier}
}
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