导读 提起光流估计，大家可能首先想到的是那些复杂又迷人的动态图像处理技术。传统的光流估计方法，比如Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck方法，就...
提起光流估计，大家可能首先想到的是那些复杂又迷人的动态图像处理技术。传统的光流估计方法，比如Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck方法，就像是老派画家手中的调色板，用数学公式描绘出物体运动轨迹。它们通过计算相邻帧之间的亮度变化来估计像素移动方向，但对噪声和遮挡情况不太友好。
而如今，深度学习的兴起为光流估计带来了全新视角。类似FlowNet这样的神经网络模型，就像一位技艺高超的新锐艺术家，能更精准地捕捉场景中的动态细节。借助大量训练数据，这些模型可以更好地适应各种复杂环境，提供更加流畅且精确的结果。
无论是传统方法还是深度学习，光流估计都在视频分析、自动驾驶等领域发挥着重要作用。未来，随着技术进步，或许我们能看到更多令人惊叹的应用诞生！✨