光流与局部运动估计
概念解释
光流描述图像中的表观像素运动。由亮度恒定与小位移假设作一阶展开，可得 Iₓu+Iᵧv+Iₜ=0；单个像素只有一个方程却有两个运动分量，需要邻域一致性或其他约束。
核心方法与条件
Lucas–Kanade 在局部窗口内估计共同运动，图像金字塔帮助处理较大位移。选择有二维纹理的角点，并检查状态、前后向误差和遮挡；不能只因为算法返回坐标就认定追踪成功。
例题或应用
某点在相隔 0.04 s 的两帧间向右移动 4 像素，表观水平速度为 100 像素/s。要换算为 m/s，仍需深度、相机标定或场景尺度，不能直接把像素速度当成真实速度。
常见易错点
光照突变、反射、遮挡和运动模糊都会破坏亮度恒定。沿一条直边通常无法唯一确定切向运动，这就是孔径问题；相机运动也会产生整幅画面的光流。
自检
请尝试不用原文解释“光流与局部运动估计”解决什么问题，再设计一个属于“多目标跟踪与视频”的实例，并说明适用条件和判断依据。