因此，我目前正在检测两个后续帧之间的对象并将其定位，并且由于我使用的定位算法的性质，即使检测到同一对象，边框在不同帧之间的大小也会有所不同（尽管不多）。我需要计算某个对象在两个帧之间移动了多少。
最初，我打算使用类似Lucas-Kanade Opticalflow的光，并计算两个帧之间的点的中值距离。尽管相对简单，但我想知道是否有更好的基于特征的替代方案来计算对象在两个后续帧之间移动了多少？
非常感谢。
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假设：对象在帧中变化不大，并且在边框中占据了合理数量的像素
约束：低延迟轻量级解决方案
解决方案：Lucas Kanade跟踪
请勿将此与Lucas Kanade光学流程混淆。请看此paper（“ Lucas-Kanade20YearsOn：A UnifyingFramework”）中的图2
请注意，在这种方法中，您可以自由定义帧之间的变换。例如，如果您知道不会旋转相机/对象，则应在优化过程中将其设置为零以获得更好的效果。如果您需要完整的Affine，则一定要这么做