内容概要：本文档详细介绍了无人机光流模块（Optical Flow）的设置方法及其在PX4飞控系统中的配置流程。光流模块利用向下的摄像头和测距传感器来估算无人机的速度，以帮助其保持稳定的位置。文档首先概述了光流的基本原理和组成部件，包括光流传感器、测距仪、估算器等，并强调了传感器数据融合的重要性。接着，重点讲解了ARK Flow模块的硬件规格、安装步骤及固件设置，以及基于PMW3901的不同品牌的光流传感器的具体配置方法。每个部分都包含了详细的参数调整指导，确保用户能够正确配置并使用这些传感器。 适合人群：对无人机技术有一定了解，特别是熟悉PX4飞控系统的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：①为无人机项目选择合适的光流传感器并完成其硬件安装；②掌握如何在PX4飞控系统中配置光流模块，使其能有效融合传感器数据，提高飞行稳定性；③了解不同品牌光流传感器的特点及其具体应用场景，如室内或室外飞行。 其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还附带了大量的实际操作指南，包括具体的接线图、参数设置说明等，有助于读者快速上手并解决实际问题。同时，文档中提到的所有传感器和模块均为开源硬件，鼓励用户根据自身需求进行定制化开发。

提出了一种提高实际复杂场景中光流估计的鲁棒性和准确性的方法。 该方法克服了使用亮度恒定性和梯度恒定性的组合引起的照明变化引起的限制。 此外，该方法通过同时应用双边滤波器和惩罚函数，提高了光流估计的可靠性。 此外，它采用对偶算法和从粗到精方案提高了估计光流的计算能力和适用性。 我们使用来自Middlebury光流数据库的场景和真实的复杂场景来验证所提出的方法。 结果表明，所提出的方法对光照变化具有鲁棒性，并提高了光流估计的准确性和提取目标边缘的能力。

本程序对各种光流算法进行验证，并比较，内附有详细的代码说明，也是对opencv介绍的4中光流算法的一个很好的运用，运用了HS,LK,PRYLK,BM光流算法用于智能交通车辆检测，进验证，代码的实时性良好。是学习光流算法的很好的资料。

内含图片，可计算图片的光流场，且含有代码注释，详细好用

配准可以分为刚性、非刚性的配准，通常经过刚性配准之后，例如尺度旋转不变性（SIFT）算法、加速鲁棒性算法（SURF）进行配准之后，细微形变仍然没有解决，通过光流场模拟全局形变之后，根据变形场复合得到配准之后的图片，达到要求。

Opencv: Optical flow calculation using Block Matching method

该项目包含用于光流评估目的的工具和数据。 它提供：许多地面真光流序列； 用于从真实序列生成光流数据的工具； 一些光流算法的实现。

PWC-Net（PyTorch v1.0.1） Pytorch实现 。 我们将其作为现成的软件包提供： 安装后，只需将整个文件夹PWC_src复制到您的代码库即可使用。 有关详细信息，请参见demo.py。 环境 此代码已经过Python3.6和PyTorch1.0.1和Tesla K80 GPU的测试。 系统为Ubuntu 14.04，CUDA版本为10.0。 所有必需的python包都可以在requirements.txt找到。 安装 # install custom layers cd PWC_src/correlation_package python setup.py install 注意：根据您使用的GPU，您可能需要在添加gencode 。 您可以和找到有关gencode更多信息。 转换后的Caffe预训练模型 您可以在models文件夹中找到它们。 推论模式 修改输入的

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，网络上一些小伙伴写的一些关于Android版OpenCV的博客，大部分都模糊不清，基本就复制粘贴的，有些甚至没有实践就直接贴上去了，这样不仅误导初学的一些小伙伴，而且被其他小伙伴转载或者复制之后，会造成更大的影响和后果。正所谓”徒错错一个，师错错一窝。为人师者慎下笔“，故此，本专栏亲自研究，实践，将调试过程中所遭所遇进行详细讲解，注意事项进行一一列举，希望能够帮助到各位初学OpenCV的小伙伴，避免走弯路，费时费力。 需opencv官网下载OpenCV-android-sdk将其中的sdk覆盖工程中的sdk，由于sdk文件太大，这里就没有上传，是个空目录。

The conventional optical flow has a fundamental limitation in handling motion details and image registration. In this paper, we propose a Zernike moments descriptor matching based symmetric optical flow estimation for high-quality image registration and motion estimation, which is an integration strategy of descriptor matching of Zernike moments and symmetric optical flow estimation. Zernike moment has less information redundancy and low sensitivity to n