Optical-Flow:Lucas-Kanade光流算法的实现

光流算法的实现 实现有4个部分： 朴素密集光流。 ( opticalFlow.m ) 最小特征值的opticalFlow.m和阈值是自由参数 基于角点的稀疏光流 角点检测基于高斯偏差（ CornerDetect.m , gaussian.m , d_gaussian.m ） 迭代粗到细光流（详细信息可以在report.pdf找到） 多分辨率金字塔（ pyramidFlow.m ） 迭代地应用 Lucas-Kanada 光流来估计每个级别的潜在运动速度 ( iterOpticalflow.m ) 实验 基于运动的背景减法 ( bg.m ) 从静态背景中删除图像的动态部分 基于运动的图像分割