5.2.1 光流法 (Lucas-Kanade, Horn-Schunck)

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5.2.1 光流法 (Lucas-Kanade, Horn-Schunck) 5.2.1 光流法（Lucas-Kanade 和 Horn-Schunck）引言在计算机视觉和运动分析领域，光流法是用于估计图像序列中像素点随时间移动速度的一种经典方法。它广泛应用于视频监控、自动驾驶、增强现实和医学影像等多个领域。光流法的核心思想是通过分析相邻帧之间的灰度值变化来推断场景中的物体运动。 OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了多种实现光流计算的工具。其中，Lucas-Kanade方法和Horn-Schunck方法是最为经典的两种算法。这两种方法各有特点：Lucas-Kanade方法适合局部区域的精确运动估计，而Horn-Schunck方法则更倾向于全局一致性的运动场估计。