视频目标光流提取：Lucas-Kanade与Horn-Schunck算法在Matlab中的实现对比

该教程适用于本硕博等教研学习用途，旨在帮助学习者理解和掌握光流提取的编程技巧。 Lucas-Kanade算法是一种用于估计光流的算法，它假设在一个小窗口内图像的亮度是恒定的，通过求解窗口内像素点的光流向量来追踪视频中的运动目标。该算法适用于视频中目标速度较慢且运动平滑的场景。 Horn-Schunck算法是另一种常用的光流计算方法，它通过最小化局部光流场的全局能量来求解，该算法在处理场景中有遮挡或快速运动时表现更为鲁棒。 在本教程中，学习者需要在MATLAB2021a或更高版本中运行Runme.m主函数文件，该文件会调用必要的子函数进行光流提取。需要注意的是，操作时MATLAB左侧的当前文件夹窗口必须设置为当前工程所在的路径。 为了辅助学习者更好地理解和操作，教程中提供了名为“操作录像0023.avi”的视频文件，学习者可以通过观看视频跟着操作来加深对Lucas-Kanade和Horn-Schunck算法编程的理解。 教程中还包含了一个名为“fpga和matlab.txt”的文本文件，这个文件可能包含了关于如何将MATLAB代码应用于FPGA平台的相关说明，这对于想要将光流提取技术应用到硬件层面的研究者和工程师来说可能是一个有价值的资源。 此外，名为“func”的文件夹可能包含了视频处理所需的函数库或脚本。而“Combo_4_(C4)”和“results”可能分别代表了某些组合操作后的结果数据文件和中间结果或最终结果的输出文件夹。 总而言之，本资源提供了一个关于如何在MATLAB中实现视频目标光流提取的完整流程，包括了算法的应用、操作步骤和结果分析，非常适合进行光流算法编程的学习和实践。"