近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频
光流法光流是由对象或相机的移动引起的两个连续帧之间的图像对象的明显运动的模式.它是2D矢量场，其中每个矢量是位移矢量，表示从第一帧到第二帧的点的移动.目标像素强度在连续帧之间不变相邻像素具有相似的运动第一帧的像素I,在dt时间之后的下一帧中移动距离,因为这
-- 广告占位容器 --><!它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。光流技术，如运动检测和图像分割，时间碰撞，运动补偿编码，三维立体视差，都是利用了这种边缘或表面运动的技术。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的
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