Эффективный оптический поток для небольших смещений - PullRequest
0 голосов
/ 24 ноября 2018

Я работаю над проектом, в котором я должен попытаться распознать небольшие движения вокруг носа, рта, глаз.Движения, которые занимают мс.Я работаю с OpenCV 3.4 и Python 3 соответственно.В настоящее время я снимаю Dense Optical Flow с разрешением 300x300, вырезанную из оригинальной 1080p.Проблема в том, что производительность серьезно пострадала, поскольку я запускаю алгоритм со скоростью около 15 кадров в секунду.Я начал думать о переходе к разреженному подходу Лукаса-Канаде и созданию облаков точек, где это необходимо.

Мне нужен грамотный совет о том, как решить проблему.

  1. Это так?Лучше переключиться на LK Optical Flow или, скорее, придерживаться Dense.
  2. Стоит ли уменьшать масштаб (с пирамидой) для изображения Dense OF 300x300 или это приведет к потере небольших движений?Должен ли я распределить расчеты между двумя ядрами?
  3. Как я могу оценить выход оптического потока?

По существу, какой плотный или разреженный подход лучше для этого сценария, и что выпосоветуйте мне как следует соблюсти баланс между точностью и производительностьюДаже итерации размера окна или числа в Farneback будут полезны, если вы сможете определить, является ли их корректировка хорошим решением.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...