我的源数据文件是每15分钟捕获一次的天气雷达图像。 我尝试对中间帧进行平滑插值，并试图从最后一次测量开始向前推断运动。
到目前为止，我的方法是从两个连续的图像计算一个密集的光流场（cv2.calcOpticalFlowFarneback），然后使用光流和第一个图像插入（cv2.remap）帧。我也使用相同的方法进行了虚拟运动外推。
在example video上，您可以看到这种方法的注意事项，在插值过程中，插值帧和测量帧之间以及外推部分（从8s开始）中有明显的中断，一个完整的迷幻症进入.I尝试平滑光流场，效果很小，但结果基本保持不变。
我想就接下来要研究的方法提供一些指导，还有针对此类问题的任何opencv特定解决方案。
问题一：如何使插值更平滑？ 问题二：什么是正确的时间推断运动的方法？