​光流算法代码

资 源 简 介

​光流算法代码

详 情 说 明

光流算法是一种基于计算机视觉的运动检测技术，主要用于分析视频序列中像素点的运动模式。其核心思想是通过计算相邻帧之间像素的位移向量（即光流场）来识别和追踪运动目标。根据实现方式的不同，光流算法可分为稀疏光流和稠密光流两类。

稀疏光流（如Lucas-Kanade算法）仅计算图像中特征点（如角点）的运动轨迹，适用于处理单运动目标的场景。它通过局部窗口的像素强度梯度来求解光流方程，计算效率较高但对纹理丰富的区域依赖性强。

稠密光流（如Farneback算法或基于深度学习的FlowNet）则为图像中每个像素计算位移向量，能完整呈现运动场信息，适合多运动目标的检测。这类算法通常计算复杂度较高，但能捕捉细微运动或复杂背景下的目标位移。

在实际应用中，光流算法通常结合目标检测或跟踪模块：首先通过光流场初步定位运动区域，再通过聚类或滤波区分多个目标。优化方向包括引入金字塔分层处理以应对大位移运动，或融合深度学习提升在遮挡、光照变化场景下的鲁棒性。