视频稳定 使用opencv对实时视频进行视频稳定

使用matlab编写的视频消抖的程序，效果不错，可以试试

摄像机视频稳定 实时摄像头视频稳定程序 OpenCV 依赖项：-lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_videoio -lopencv_video -lopencv_features2d 给我买杯咖啡 支持我的开源软件开发：

烧瓶视频稳定化 想象一下，您在滑雪，骑自行车或进行任何体育运动时用便携式摄像机，袖珍相机甚至是手机拍摄了一个不错的视频，而视频基本上只是被晃动了。 现代相机具有硬件稳定功能，但是，如果您确实有强烈的振动，这将不起作用-相反，有时这种机制会开始振荡。 Flask-Video-Stabilization提供稳定，灵活的方式来稳定（去抖动）甚至强烈抖动的视频剪辑 -献给所有视频开发人员 演示： : 主页 上载页面 人口统计页面 特征！ :construction_worker: 稳定视频 :man::wrench: 框架受众特征的详细视图 :laptop:稳定的视频可以下载 你也可以： :1st_place_medal: 上传自己的视频 :2nd_place_medal: 使用不同类型的格式进行测试 :3rd_place_medal: 将视频导出为AVI 安装 Flask-Video-Stabilization需要 v3.5 +才能运行。 推荐使用Virtual Env运行FVS 安装依赖项 $ pip install requirements.

Matlab 中的视频稳定 该程序使用论文中介绍的视频稳定方法：research.microsoft.com/en-us/people/yasumat/fullframe_cvpr05.pdf 没有运动平滑和运动修复部分。 该程序还使用 Matlab FileExchange 上可用的开源库来计算光流值。 脚本 main.m 是初始化文件。 在 matlab 中打开 main.m 并将输入更改为函数 vstabilize('input video path') 以获得稳定的输出。

介绍 这是使用ORB描述符的视频稳定系统的实现。 程序的输入是视频，它在同一文件夹中输出稳定的视频。 要求 该程序是用Python编写的。 使用的库是： OpenCV 3.1（使用以下说明： : ） 脾气暴躁的1.8.2 科学0.13.3 Matplotlib 1.3.1 跑步 运行该程序只需使用： python videoStab.py [video] 必须在videoStap.py中手动更改参数 videoInPath：不稳定视频的路径（可选） MATCH_THRES：匹配距离阈值 RANSAC_THRES：RANSAC阈值 BORDER_CUT：输出视频中要裁剪的像素数 FILT：过滤器类型（正方形或高斯） FILT_WIDTH：滤镜宽度 FILT_SIGMA：滤波器方差（仅在高斯滤波器中） 快速：如果为真，则使用算法的快速版本 引用 [1]徐杰，等。 “基于快

Probabilistic video stabilization using Kalman filtering and mosaicking

mesh flow，一种新的视频防抖算法。对直播视频去抖非常有参考意义。

手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。 为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。 手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。 这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。 这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；（2）抖动识别模块；（3）运动补偿模块。 注：代码在matlab 7.7.0(R2008b)运行通过 [1] F Vella, A Castorina, M Mancuso. Digital image stabilization by adaptive block motion vectors filtering, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2002