光流法是运动图像序列分析的一种重要方法。该文通过引入前向－后向光流方程，计算其Hessian 矩阵，把Hessian 矩阵条件数的 倒数作为Lucas－Kanade 光流法的加权阵，可有效消除局部邻域中不可靠约束点，同时提高基本约束方程解的稳定性。实验表明该方法相 对于其它梯度约束光流法具有更好的可靠性。

【图像配准】基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade等光流场实现图像配准matlab源码含GUI界面.md

这个代码可以直接使用。打开，下载，然后可以替换自己的视频文件就可以正常运行了。

基于变分理论的高精度光流估计 翻译 High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping 我们研究了计算光流方面能量泛函结合三种假设：亮度不变假设，梯度不变假设和不连续保护的时空平滑约束。为了适用大位移，两个数据项的线性化要严格避免。我们提出了一种基于两种嵌套的定点迭代的一致性数值化方案。事实证明这种方案应用于由粗到精的变分策略，我们给出了变分理论依据，到目前为止，用于主要的实验基础。我们的估计表明这种新颖的方法显著地缩小了角误差相比以前的技术。我们得出：此方法对参数变化十分敏感，我们也证实在噪声下具有很好的鲁棒性。

optical_flow 光流法 matlab 实现程序

根据TLD算法改的，用MATLAB做框架的一个光流跟踪算法，其中光流计算部分用opencv 实现。算法流程不难，就不写了，有兴趣读一下代码就行了

光流代码，很难得，在阿莫里面下载的，60大元

光流法matlab代码加报告

目标追踪光流法 可以用已经测试！

快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo