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Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker,用于实现图像目标跟踪算法。
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Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker，由运动恢复结构的问题，目的是从一组由摄像机移动获得的图像来恢复一个场景的立体结构。对于这个问题，C.Tomasi和T.Kanade[1]于1992年提出了一种Factorization的方法，可以有效地避免噪声的干扰，同时不会受限于特定的运动模型，例如单纯的平移或是旋转。-Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker, by the movement to restore the structu
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Lucas-Kanader-Tomasi Feature Tracker，基于B.D.Lucas和T.Kanade[1]于1981的早期工作，于1991年由C.Tomasi和T.Kanade[2]完整导出，并于1994年由J.Shi和C.Tomasi[3]在文章中清楚地阐述。J.Y.Bougue[4]于2000年给出了此算法的一种实现，并收录在Intel公司的计算机视觉函数库OpenCV中。本例是此算法基于OpenCv的代码实现-Lucas-Kanader-Tomasi Feature Trac
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KLT: An Implementation of the
Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker
KLT : An Implementation of the
Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker -KLT: An Implementation of the
Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker
KLT: An Implementation of the
Kanade
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Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Descr iption of the algorithm
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Lucas-Kanade Tracker with pyramid and iteration
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实现Lucas-Kanade光流计算，十分有效-Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Descr iption of the algorithm
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这是KLT算法论文的高清版。Kanade-Lucas-Tomasi方法，在跟踪方面表现的也不错，尤其在实时计算速度上，用它来得到的，是很多点的轨迹“trajectory”，并且还有一些发生了漂移的点，所以，得到跟踪点之后要进行一些后期的处理，说到Kanade-Lucas-Tomasi方法，首先要追溯到Kanade-Lucas两人在上世纪80年代发表的paper：An Iterative Image Registration Technique with an Application to Ste
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The file contains Lucas-Kanade Tracker with pyramid and iteration to improve performance. There is a wrapper for image sequences, and a corner detection function using Shi-Tomasi method.
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Lucas-Kanade 跟踪算法，此算法实现了经典Lk跟踪，详细算法参见文章
An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision (IJCAI), B.D. Lucas and T. Kanade, 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), April, 1981, pp. 674-67
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光流跟踪demo，金字塔实现，Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Descr iption of the algorithm(Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Descr iption of the algorithm)
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