This is KLT tracking code

资 源 简 介

This is KLT tracking code

详 情 说 明

KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）追踪算法是一种经典的特征点跟踪方法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法通过分析视频序列中特征点的光流变化来实现目标追踪，具有计算高效、实时性强的特点。

在Matlab的简易实现版本中，KLT追踪通常包含以下几个核心步骤：首先检测初始帧中的显著特征点（如角点），这些点具有良好的区分度和稳定性；随后在后续帧中，算法通过最小化特征点周围窗口的像素差异来计算位移向量，实现特征点的连续跟踪。整个过程依赖光流约束方程和牛顿迭代法进行优化求解。

该简易版本特别适合算法理解与教学演示，虽然可能省略了多尺度金字塔等优化策略，但清晰地呈现了稀疏光流追踪的核心思想。开发者可以基于此版本扩展出更鲁棒的应用，比如添加丢失点重新检测机制或结合卡尔曼滤波预测运动轨迹。

值得注意的是，KLT对光照变化和快速运动较为敏感，实际应用中常与特征匹配或深度学习结合以提升稳定性。