Opencv里已经实现了LK optical flow算法，但是我要求的是affine optical flow，而且是整个object的global flow，跟原始的of算法有些差异，所以就自己也实现了一下。写到最后发现自己的结果跟ground truth差的很多，感觉无法理解。因而耽误了将近一个星期的时间。

昨天晚上在找问题的原因，搜到了一篇讲OpenCV的LK of实现的方法，“Jean-Yves Bouguet. Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker”。看到了有些细节自己没有注意到，可能是因为这些细节自己的结果才很差吧，希望今天能有些发现。原以为自己这方面应该还可以了，没想到还是漏考虑了一些细节。

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中午又修改了一下code，基本上work了，但是正如Bouguet said，使用LK估计更多的参数（affine 6个参数），效果不如只估计2个参数（displacement of x，y）accurate, robust。做到现在，看来是被motion deblur那篇paper给忽悠了，他列了一个affine的式子，最后只求了x和y的偏移量，即：用了经典的LK算法。