1.算法运行效果图预览
HS光流
LK光流
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.算法理论概述
光流法是一种用于估计图像中像素或特征点运动的方法。在车辆检测与计数应用中，光流法可用于检测图像中车辆的运动，从而进行计数。这里我们将详细介绍Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法，并对比它们在车辆检测计数应用中的表现。
3.1 Horn-Schunck光流法
Horn-Schunck光流法是基于全局平滑约束的一种光流估计方法。它假设图像中相邻像素的运动矢量是平滑的。因此，它通过最小化全局能量函数来估计光流。Horn-Schunck光流法的能量函数可表示为：
E_HS = ∫∫[(I_x * u + I_y * v + I_t)^2 + α^2 * (||∇u||^2 + ||∇v||^2)] dx dy
其中，I_x 和 I_y 分别表示图像在x和y方向上的梯度；u 和 v 分别表示光流矢量在x和y方向上的分量；I_t 表示图像的时间导数；α 是平滑参数，用于控制平滑项和数据项的权重。
通过最小化上述能量函数，可以得到光流矢量场 (u, v)。在实际应用中，通常采用迭代方法来求解该能量函数的最小值。
3.2 Lucas-Kanade光流法
不同于Horn-Schunck光流法，Lucas-Kanade光流法是基于局部约束的光流估计方法。它假设在一个小邻域内，所有像素具有相同的运动矢量。因此，Lucas-Kanade方法通过最小化邻域内的像素误差来估计光流。Lucas-Kanade光流法的目标函数可表示为：
E_LK = ∑_i[(I_i(x+u, y+v) - I_i(x, y))^2]
其中，I_i 表示邻域内的像素强度；(x, y) 表示像素坐标；(u, v) 表示光流矢量。通过对目标函数进行泰勒展开，并求解线性方程组，可以得到光流矢量 (u, v)。
在车辆检测计数应用中，Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法各有优缺点。Horn-Schunck方法通过全局平滑约束能够获得较为鲁棒的光流估计，但在车辆边缘和细节处的估计可能不够准确。而Lucas-Kanade方法能够在局部范围内更准确地估计光流，但对于全局运动的估计可能较差。因此，在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择合适的光流方法。
为了进一步提高车辆检测计数的准确性，还可以结合其他计算机视觉技术，如背景建模、边缘检测、特征提取等。这些技术可以帮助更好地分离车辆与背景，准确地提取车辆边缘和特征，从而提高光流法估计的准确性。同时，还可以通过多帧图像间的关联和跟踪技术，实现车辆轨迹的连续检测和计数。这有助于克服光照变化、遮挡等挑战，提高车辆检测计数系统的鲁棒性和准确性。
4.部分核心程序
```while ~isDone(hReader)
pause(0.1);
% 从视频文件中读取视频帧
frame = step(hReader);
% 将图像转换为灰度图
Frame_gray = rgb2gray(frame);
%1 计算光流场矢量
flow = estimateFlow(Flow_type,Frame_gray);
% 每隔5行5列选择一个像素点，绘制它的光流图，20表示将光流幅值放大20倍
lines = [xpos, ypos, xpos+40*real(flow.Vx(locs)), ypos+40*imag(flow.Vy(locs))];
% 将光流矢量添加到视频帧上
vector = step(hShape2, frame, lines);
.................................................................
% 统计汽车数量
Num_car = int32(sum(Checks));
bbox(~Checks, :) = int32(-1);
% 汽车边框
result = step(hShape1, frame, bbox);
% 在视频帧添加文本显示汽车数量
result = insertText(result,[1 1],sprintf('%d',Num_car));
subplot(221);
imshow(frame);title('原视频');
subplot(222);
imshow(vector);title('光流提取');
subplot(223);
imshow(Get_car); title('目标提取');
subplot(224);
imshow(result); title('目标提取');
end
%释放视频
release(hReader);
```
