운전자에게 속도 저하를 경고하기 위해 카메라가 얼마나 빠르게 패닝 (수평 / 수직)하는지 감지해야합니다.
전체 이미지가 블록으로 움직이고 있습니다. 실제 방향이 필요하지 않지만 (H 또는 V가 보너스 일지라도) 대략적인 크기 만 필요합니다. 'N'보다 많은 픽셀이 프레임간에 이동하면 트리거됩니다.
이미지는 크고 일반적으로 균일 한 저 대비 장면이므로 추적 할 명확한 하이라이트가 없습니다. 모든 CPU를 사용하지 않고 실시간 (60fps)으로해야합니다.
Niave 솔루션은 중앙에서 RoI를 선택하고, 가장자리를 찾고, 프레임 쌍 간의 유사성을 계산하고, 프레임 중 하나를 픽셀 단위로 왼쪽 / 오른쪽 / 위 / 아래로 이동하고, 반복-최소값을 찾습니다.
더 똑똑한 솔루션이 있는지 궁금했습니다.
답변:
아마도 간단한 방법을 찾고 있다면 MPEG 클래스의 압축 코덱에서 매우 성숙한 표준 모션 추정 알고리즘을 적용하는 것입니다. 그들은 이해하기 쉽고 코드를 사용할 준비가 된 것 같습니다. 이 알고리즘은 블록 단위로 모션 벡터를 생성 한 다음 가장 두드러진 군집을 찾아 평균 모션 벡터 방향과 크기를 취할 수 있습니다.
MPEG4- 카메라 모션과 패닝을 먼저 추정하고 보정하는 기술인 " 글로벌 모션 보정 " 이라는 또 다른 핵심 개념이 있습니다. 아름다움은 그러한 방법이 복잡성에 따라 더 간단하거나 철저 할 수 있다는 것입니다. 다음은 하나의 예제 용지 와 다른 용지 입니다.
일반적으로 카메라 패닝 및 모션 추정은 이미 확립 된 연구 영역입니다. 여기에 참고가 있습니다 : 종이 와 다른 종이 .
이 주제에 대해. 간단하고 빠른 알고리즘뿐만 아니라 엄격하고 정확한 알고리즘을 찾을 수 있습니다.
이것은 끔찍한 해결책 일지 모르지만 후속 프레임의 FFT 기반 상호 상관을 수행 한 다음 프레임 사이의 오프셋을 식별하는 피크를 찾을 수 있습니다. 프로세서 사이클을 절약하기 위해 이미지의 작은 하위 집합에서만 수행 할 수 있습니다.
한 프레임에서 다음 프레임으로의 회전 또는 급격한 장면 변경에는 작동하지 않으며 더 나은 방법이있을 수 있습니다. 이것은 일종의 "해머가있어서 모든 것이 못처럼 보입니다"솔루션입니다. 에지 감지가 필요하지 않고 FFT가 한 번에 한 픽셀을 명시 적으로 시프트하는 것보다 훨씬 빠르다는 점을 제외하면 이것은 순진한 솔루션과 같습니다.
이 질문은 비슷하며 아무도 상호 상관 외에 다른 것을 제안하지 않으므로 그렇게 나쁘지는 않을 것입니다. MATLAB을 사용하여 연속 이미지 간의 오프셋 계산
속도와 방향을 추정 할 수있는 한 가지 방법은 이미지 중심에서 4 개의 창을 "로컬"유량 추정하는 것입니다. Lucas–Kanade 미분법은 변위가 거의 일정하다고 가정하므로 방정식으로 풀 수 있습니다.
따라서 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
방향과 속도가 결정되지만 가중치 창을 사용하여 더 강하게 만들 수 있습니다. 확장 에 대해서는 Lucas-Kanade 메소드 를보십시오.