本文介绍了Lucas-Kanade光流方法在Matlab中的实现，这是一种用于估计图像序列中物体运动的计算机视觉技术。通过最小化图像亮度误差来估计像素运动向量，提供Matlab源代码并解释了关键步骤，包括图像梯度计算、亮度差异分析以及光流方程的求解。
Lucas-Kanade光流方法的Matlab源码程序
Lucas-Kanade光流方法是一种常用的计算机视觉技术，用于估计图像序列中物体的运动。本文将介绍如何使用Matlab实现Lucas-Kanade光流提取算法，并提供相应的源代码。
光流是描述图像序列中像素运动的估计技术。Lucas-Kanade光流方法假设在一个小的像素邻域内，图像亮度保持不变。基于这个假设，该方法通过最小化图像亮度误差来估计像素的运动向量。
以下是使用Matlab实现Lucas-Kanade光流方法的源代码：
function [u, v] = lucas_kanade_flow(image1, image2, window_size)
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