OpenCV3/Python稠密光流calcOpticalFlowFarneback功能解析
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简介：
本文详细解析了OpenCV3中使用Python实现的稠密光流算法calcOpticalFlowFarneback的功能及其应用，帮助开发者理解和运用该函数进行视频处理和分析。
光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式。光流方法计算在时刻t和 t+Δt拍摄的两个图像帧之间每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似；也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。
与稀疏光流相比，稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点（一般用角点）进行计算；而是对整个图像逐点匹配，计算所有像素的偏移量，并得到完整的光流场。因此其计算量会显著大于稀疏光流，但效果通常优于稀疏光流。
函数定义如下：
```python
def calcOpticalFlowFarneback(prev, next, flow, pyr_scale, lev
```
注意：原文本中提到的函数定义可能未完整展示或有误。
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