现有视频test.avi，需要实现一种光流估计算法，要求如下：1. 编程实现一种光流计算方法进行运动估计。2. 对输入视频，输出运动目标运动矢量图。请给出具体的Python代码

为了在Python中实现光流（Optical Flow）算法，我们可以使用OpenCV库，它提供了一个现成的功能`calcOpticalFlowFarneback()`来进行光流估计。下面是一个简单的例子，展示如何对`test.avi`视频进行光流计算并保存运动矢量图：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')
if not cap.isOpened():
    print("Error opening video file")

# 获取视频帧率和宽度、高度
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建一个四通道图像用于存储连续帧的差分信息
prev_frame = None
next_frame = None
flow_image = np.zeros((frame_height, frame_width, 3), dtype=np.uint8)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 如果是第一帧，设置为当前帧
    if prev_frame is None:
        prev_frame = frame
        continue

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    
    # 可视化光流作为彩色图，红色表示x方向的流动，蓝色表示y方向的流动
    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])
    hsv = np.zeros_like(frame)
    hsv[..., 1] = 255
    hsv[..., 0] = ang * 180 / np.pi / 2
    hsv[..., 2] = cv2.normalize(mag, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    flow_image = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # 显示结果帧
    cv2.imshow('Optical Flow', flow_image)
    
    # 交换帧，准备下一帧的计算
    prev_frame, next_frame = next_frame, frame

    # 按 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()