calcOpticalFlowPyrLK函数调用实战：高精度光流追踪的优化与避坑指南

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光流追踪是计算机视觉中用于估计连续帧间像素运动的技术。calcOpticalFlowPyrLK 是 OpenCV 中基于 Lucas-Kanade 算法的金字塔光流实现，它能处理大位移运动，广泛应用于目标跟踪、视频稳定等场景。

实际使用中常遇到以下问题：

金字塔层数选择不当导致跟踪失败（层数过多浪费算力，过少丢失大位移）
特征点漂移累积造成跟踪目标丢失
高分辨率视频下内存消耗激增（1080p 视频处理时峰值内存可达 1.5GB）

室内稳定场景（如监控摄像头）
maxLevel=3, winSize=21×21
使用 cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::COUNT+cv::TermCriteria::EPS, 30, 0.01)
室外快速运动（如车载摄像头）
maxLevel=5, winSize=31×31
增加特征点数量（建议 300-500 个点）

绝对阈值 (EPS) 建议设为 0.01-0.03
最大迭代次数不宜超过 30 次（边际收益递减）
结合 cv::goodFeaturesToTrack 的特征点质量参数（minDistance=5,qualityLevel=0.01）

// 特征点检测
std::vector<cv::Point2f> prevPts, nextPts;
cv::goodFeaturesToTrack(prevFrame, prevPts, 200, 0.01, 5);

// 光流参数配置
std::vector<uchar> status;
std::vector<float> err;
cv::TermCriteria criteria = cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::COUNT + cv::TermCriteria::EPS, 30, 0.03);

// 执行光流追踪
cv::calcOpticalFlowPyrLK(
    prevFrame, nextFrame,
    prevPts, nextPts,
    status, err,
    cv::Size(21,21), 3, criteria);

// 可视化结果
for(int i=0; i<nextPts.size(); i++) {if(status[i]) {
        cv::arrowedLine(visualization,
            prevPts[i], nextPts[i],
            cv::Scalar(0,255,0), 1);
    }
}