🌟光流估计 🌟 从传统方法到深度学习🌟

光流估计是计算机视觉领域的重要课题之一，它帮助我们理解图像或视频中物体的运动信息。传统的光流估计方法如Lucas-Kanade和Horn-Schunck算法，通过数学模型来计算像素点之间的位移，为早期技术发展奠定了基础🔍。然而，这些方法在复杂场景下存在局限性。

随着深度学习的崛起，卷积神经网络（CNN）逐渐成为解决光流问题的新宠儿💪。基于深度学习的方法，例如FlowNet、PWC-Net等，利用大量数据进行训练，能够更精准地捕捉动态细节，尤其在处理高分辨率视频时表现出色🎥。此外，这些模型还能有效减少噪声干扰，提升整体性能。

无论是传统算法还是现代深度学习方案，光流估计都在自动驾驶、增强现实等领域发挥着不可替代的作用🚀。未来，这一领域的研究将更加注重效率与精度的平衡，为人类创造更多可能✨。