本文介绍了如何利用OpenCV库实现Gunnar Farneback提出的密集光流算法，该算法用于计算图像中像素点在连续帧间的位移信息，常见于视频稳定和目标跟踪等应用场景。通过引入OpenCV库，读取图像并调用cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数，设置相关参数，可以完成光流计算并可视化运动向量。
OpenCV实现Gunnar Farneback的密集光流算法
光流算法是计算机视觉中常用的技术之一，它能够对图像中的每一个像素点进行运动分析，得到像素点在连续帧之间的位移信息。在实际应用中，光流算法被广泛应用于视频稳定、目标跟踪等领域。
Gunnar Farneback提出了一种密集光流算法，该算法不需要特征点匹配，可以对整张图像进行运动估计。下面，我们将使用OpenCV库实现Gunnar Farneback的密集光流算法。
首先，我们需要引入OpenCV库并读取待处理的图像：
import cv2
# 读取图像
img1 = cv2.imread('path/to/img1')
img2 = cv2.imread
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