光流法（Optical Flow）是一种在计算机视觉和图像处理领域中用于估计图像序列中物体运动的技术。其核心思想是通过分析连续帧之间的像素变化来推断出物体的运动信息。
具体来说，光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性，来找到上一帧与当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息。光流可以被理解为空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流场是运动场在二维图像上的投影，而光流就是在图像灰度模式下，像素点的运动矢量。
光流法的基本假设包括亮度恒定假设和光流场平滑假设。亮度恒定假设认为同一物体在不同帧中的亮度保持不变，而光流场平滑假设则认为场景中属于同一物体的像素形成的光流场向量应当十分平滑。
光流法的应用非常广泛，包括但不限于物体运动估计、相机自运动估计、目标跟踪等。例如，Lucas-Kanade算法就是一种基于光流法的稀疏光流估计方法，通过计算图像金字塔和特征点来提高跟踪效果。
总之，光流法是一种重要的运动图像分析方法，通过捕捉连续帧之间的像素移动模式，帮助我们理解和分析场景中的动态变化
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