本资源是一些光流法相关资料的整合，适合初学光流法的学者们借鉴学习！智能交通系统运动车辆的光流法检测.caj基于改进的Lucas_Kanade光流估算模型的运动目标检测.caj改进的光流法用于车辆识别与跟踪.caj

Commder是Px4源码中的飞行控制命令切换模块，比如由自稳模式切换到，定高，定点，自动模式。
所有模式能不能成功切换，都在这个模块中做了相应的飞行条件检查。
自稳模式的切换，不需要太多的飞行条件。
如果是定高，定点，自动模式，需要很多的传感器数据有效的条件，这就需要很多的检查，只有条件满足才能够成功切换。
我们拿光流定点的例子来分析，光流定点都需要哪些传感器的条件有效，光流定点才能成功切换。

基于matlab的光流法运动目标检测适合初学者理解

这是YGZ立体惯性SLAM，一种立体惯性VO代码。
它专为立体声和立体声惯性传感器模块而设计，如vi-sensor。
它使用LK光流作为前端，并使用滑动窗口束调整作为后端。
随意在数据集和您自己的传感器中尝试它。
高博写的基于LK光流前端的源码，自行添加了ROS节点

数字全息显微术（DHM）是一种使用光学干涉图案来记录三维光场的技术，用于成像，传感和显微技术应用。
“无透镜”串联DHM是最简单的布置，不需要透镜，没有镜子，通常仅需要光源，样品和诸如CCD或CMOS像素阵列之类的数字成像器芯片。
尽管如此简单，但无透镜直列DHM能够在宽阔的视场上生成高分辨率图像，并允许研究人员记录光场的幅度和相位，并以数字方式重建形状，厚度，3D位置，速度，泡Kong或小颗粒的折射率和其他参数。
因此，将在线DHM与微流控技术，光流测速，低成本成像，即时诊断，单细胞跟踪，细胞流式细胞仪，计数，分选和芯片实验室相结合有很多潜在的机会技术。

基于KLT光流法实现对视频中的运动目标进行跟踪，包含《learningopencv3》源码实现及《opencv3cookbook》的简化实现版本。

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。

光流传感器源代码，以及环境配置的说明，代码详细

L-K金字塔光流法matlab代码实现，参考1981年Aniterativeimageregistrationtechniquewithanapplicationtostereovision文章

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。