KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法是一种基于图像特征点的跟踪算法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法由目标对象特征点提取和特征点跟踪两部分组成。KLT算法的基本原理是利用相邻帧之间的像素运动信息来估计物体的运动。它假设图像中物体的像素亮度在连续帧之间不会发生变化，并且目标在视频流中只产生一致性的小位移。
KLT算法的核心是通过最小化像素块内像素与模板之间的差异来估计小块的变换。该算法利用空间强度信息来引导搜索最佳匹配位置，使其比标准分析更少潜在图像匹配的方法更快。KLT算法在C编程语言中实现，其源代码可供商业和非商业用途使用。
KLT算法在目标跟踪方面表现优异，尤其在实时计算速度上表现出色。它通过迭代梯度下降搜索基于像素强度，使用11x11像素的窗口进行跟踪。KLT算法还被应用于自动驾驶环境中的特征点跟随，以实现三维重建。
KLT算法是一种经典的光流估计算法，通过分析图像序列中像素强度在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性，来计算出相邻帧之间物体的运动信息。它在计算机视觉中的应用非常广泛，尤其是在特征提取和目标跟踪方面
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