問題タブ [image-stabilization]

私が Web で読んだことによると、画像安定化のための最も効率的なアルゴリズムの 1 つは、グレイ コード ビット プレーン マッチングを使用することです。しかし、私はそれを理解するのに苦労しています（グレイコード自体はそれほど複雑ではなく、残りの部分です）. ほとんどの出版された論文のレベルを少し下回っている、この主題 (または別の安定化の良い方法) に関するリソースを教えてもらえますか? サンプル コードは、抽象的な一般化された方程式よりも優れています。

私の目的では、ビデオのパンやズームはなく、フレーム内の移動オブジェクトもありません。

ねえ、私はオプティカル フロー法を使用してビデオ シーケンスを安定させるプロジェクトを行っています。これまでのところ、オプティカルフローはうまくいっています。しかし、私はそれに取り組むために私の前に2つの枝を持っています.. 1-オプティカルフローを取得した後、画像の変位の平均を見つけ、2番目のフレームの特徴から平均を差し引いた、私の質問は次はどうする？

2-または、openCV関数を使用して画像を安定させることができます。これにより、変換マトリックスを計算し、次にcvPerspectiveTransformを使用してからcvWarpPerspectiveを使用しましたが、「不良フラグ」であるエラーが発生しています

コードを見ることができます。私が欲しいのは、画像を安定させるために何をすべきか? あなたが提供できる解決策が欲しいですか？

適切な画像安定化ライブラリ (オプティカル フローに関するもの) があり、安定させるための 3 次元変換行列を提供できますか?

10 フレーム シーケンスを安定させたいだけです。Objective-C ラッパーを備えたライブラリが最適ですが、より深いもの (C、C++) も問題ありません。

前もって感謝します。

私はいくつかの非常に不安定なビデオを撮り、それを安定させる方法を見つけるためにオンラインに行きました。トランスコードを使用したこの素敵なブログに出くわしました。ブログの指示に従うと、非常にうまく機能しましたが、最終的には多くの圧縮アーティファクトが発生しました。これは主に、xvidを新しいコーデックとして使用しているためだと思います。

私の意図は、カメラが最初に使用したコーデックであるH.264 / AVCを再利用することですが、その方法が見つかりませんでした（エンコーダー-ymov...または-yffpmegを使用してさまざまな行き止まりに遭遇しました。

特に-yffmpeg-F "-vcodec copy -acodec copy"を使用すると、次のように出力されます。

しかし実行中

問題ありません。

これを行う方法について何かアイデアはありますか？またはLinuxでビデオを安定させるための代替手段？

私は、RFによって送信される予定のビデオストリームの画像を安定させることを含むプロジェクトの研究段階にあります。DSPを使用して、または可能であればカメラの近く（受信側ではなく）にDSP（STM32F4xなど）を組み込んだuCを使用して処理を実行したいと思います。

どのアルゴリズムがまさにこの種のアプリケーションに最適であるかについてのアイデアはありますか（明らかにリアルタイムの制約が最も重要です）？また、uCまたはDSPのどちらが最適かについてのヒントはありますか？そして、どのタイプですか？

ありがとう

私は新しいプロジェクトを開始しています。ビデオ入力を取得し、ビデオにいくつかのイテンを追加する必要があります。いくつかの行とリアルタイムの情報。カメラは揺れる環境にあるので、おそらく何らかのビデオ手ぶれ補正も追加する必要があります。プロジェクトでC＃を使用する予定です。これは、私がよく知っている言語であるため、どのAPIを探す必要があるかを知りたいと思いました。OpenCVは問題ありませんか、それとももっと良い選択肢がありますか？私はコンピュータビジョンにかなり慣れていないので、どんなアドバイスも歓迎します。

iPhoneが静止しているときにのみ写真を撮ることができるアプリを作成する必要があります。それを進める方法を教えてください。どんな助けでも大歓迎です。

以下は私が試したコードです。改善を提案してください。このコードはぎくしゃくした出力を与えています

振動レベルに基づいて、緑、黄、赤などの異なるイメージを設定しています。しきい値 100 を選択しました。

高密度オプティカル フローを使用して、画像の複雑なワープを実行しようとしています。2 番目の画像を最初の画像とほぼ同じ形状にワープしようとしています。

2 つのグレースケール フレームからフローを計算します。関数を使用して、このフロー情報を使用して、元の (つまり、グレースケールではない) イメージを再マップしようとしていcv::remapます。しかし、私はそれから非常にひどく歪んだイメージを取得します。元の画像に少し似たオレンジと黒の画像になります。

cv::remap計算されたを使用するにはどうすればよいflowですか?

たとえば、人がカメラを手に持って歩いているときなど、動いているカメラが受ける揺れを安定させる必要があります。

これまでのところ、FAST 特徴検出器を使用して両方のフレームの特徴を検出し、点の変位を計算することができました。

次に何をすべきですか？他の投稿では、ホモグラフィ行列を計算し、それを使用して新しいフレームをワープすることを提案していますが、カメラの直線運動も歪めませんか? 私はちょうど揺れを取り除く必要があります。