图像分析技术，以确定短期内视图的近似变化？

Question

我正在为机器人所有者开发一个开源软件包。我想做一个体面的工作，当机器人有运动问题。机器人通常会遇到的一个问题是，后轮会以一种不好的方式被“塞在下面”，当它在地毯上转动的时候，会使它转动得非常慢。我相信，结合加速度计的值检测和(我希望)一种相对简单但健壮的视觉分析技术，我将能够判断机器人何时有这个特定的问题。

我需要的是能够分析两幅图像，用大约1/2秒的时间间隔，得到一个数值，来说明它们有多近，但是要有一些关于屏幕上物体的智能，而不是简单的颜色/色调/等等。分析。我听说过一种叫做光流的算法，用于物体和场景的跟踪，但我希望我不需要重量级的东西。

是否有一种机器视觉算法/函数可以分析两种JPEG格式，判断它们是否属于同一场景和视点，同时也能提供一个数字单调递增的值，告诉我它们有多大的不同？如果我能得到这个数值，并将其与过去的毫秒数进行比较，在检查当前的加速度计活动时，我相信我可以检测到机器人何时出现了“缓慢死亡”问题。

如果是的话，请告诉我所涉及的基本技术，如果你知道实现它的机器视觉库，那么它是哪一个。

Answer 1

但在某种程度上，它对屏幕上的对象有一定的了解，而不仅仅是简单的颜色/色调/等等分析。

您所建议的是一个复杂的问题本身，所以忘记‘轻量级’的解决方案。也许你需要像光流这样的东西。

我建议你研究的其他选择是：

• 从图像到图像的消失点检测和变化。这非常适合您的问题域维基百科。
• 视差图:与光流有关。用于立体视觉，但我认为你可以使用它的应用程序类型，你正在寻找。看看这