pcaflow.hpp ファイル

Implementation of the PCAFlow algorithm from the following paper: http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/cvpr2015_pcaflow.pdf [詳解]

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"

[ソースコード]

クラス
class	cv::optflow::PCAPrior
	このクラスは，結果として得られるオプティカルフローに対して，学習済みの事前情報を与えるために利用できます．解は，この事前情報に基づいて正則化されます．事前に "learn_prior.py" スクリプトを用いて，適切な事前ファイルを生成しておく必要があります．[【詳解】（英語］
class	cv::optflow::OpticalFlowPCAFlow
	PCAFlow アルゴリズム．[【詳解】（英語］

名前空間
namespace	cv
	"black box" representation of the file storage associated with a file on disk.

関数
CV_EXPORTS_W Ptr< DenseOpticalFlow >	cv::optflow::createOptFlow_PCAFlow ()
	PCAFlowのインスタンスを作成する

詳解

以下の論文に記載されている PCAFlow アルゴリズムの実装です．http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/cvpr2015_pcaflow.pdf

著者

ウラジスラフ・サムソノフvvlad.nosp@m.xx@g.nosp@m.mail..nosp@m.com

[Wulff:CVPR:2015]を参照してください。

このアルゴリズムは、オリジナルのPCAFlow（論文参照）とは異なるいくつかの重要な違いがあります。

• PCAで抽出した基底の代わりに離散コサイン変換の基底を使う。理由は以下の通りです。DCT基底は同等の性能を持ち、追加のストレージスペースを必要としません。また，この決定は，大量の外部入力によるアルゴリズムの過負荷を避けるのに役立ちます．
• libvisoの代わりに，OpenCVに内蔵されている特徴追跡を利用．