写一个利用光流对齐两帧特征的pytorch代码

以下是一个简单的利用光流对齐两帧特征的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F
import cv2

# 读取两帧图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算光流
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(img1, img2, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

# 转为PyTorch张量
flow = torch.from_numpy(flow.transpose(2, 0, 1)).unsqueeze(0)

# 对第二帧图像进行光流对齐
aligned_img2 = F.grid_sample(torch.from_numpy(img2).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float(), flow).squeeze().numpy()

# 在aligned_img2上提取特征
# ...
# 提取完特征后进行后续操作

该代码首先读取两帧图像，并利用OpenCV的calcOpticalFlowFarneback函数计算两帧图像之间的光流。然后将光流转为PyTorch张量，并利用grid_sample函数对第二帧图像进行光流对齐。最后，在对齐后的图像上提取特征并进行后续操作。请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能与您的应用场景有所不同。