python 视频流分析_视频分析（二）：光流（Optical Flow）

目标

在这一章当中，

我们将使用Lucas-Kanade方法理解光流的概念及其估计。

我们将使用像cv2.calcOpticalFlowPyrLK()这样的函数来跟踪视频中的特征点。

光学流程

光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式。它是2D矢量场，其中每个矢量是一个位移矢量，显示点从第一帧到第二帧的移动。考虑下面的图片(图片提供：维基百科有关光流的文章)。

它显示了一个连续5帧移动的球。箭头显示其位移矢量。光流在以下领域有许多应用：

运动结构

视频压缩

视频稳定...

光流在几个假设下工作：

物体的像素强度在连续帧之间不会改变。

相邻像素具有相似的运动。

考虑

第一帧中的像素(检查一个新的维度，时间，在这里添加，之前我们只处理图像，所以不需要时间)。它

在

时间之后的下一帧中按距离移动。所以，由于这些像素相同，强度不变，我们可以说，

然后采用泰勒级数近似的右手边，去除常用项并除以

得到以下等式：

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