密集光流是一种计算机视觉技术，用于估计连续视频帧之间每个像素的运动。与仅跟踪选定点的稀疏方法不同，密集光流提供了一个全面的运动场，使其对于需要详细运动分析的应用非常有价值。 以下是应用它的三个关键领域，以及具体的例子。
1. 自动导航和机器人技术 密集光流通过分析场景中每个部分的运动方式，帮助机器人和自动驾驶车辆理解他们的环境。 例如，自动驾驶汽车使用它来检测障碍物，估计附近车辆的速度或预测行人运动。 通过处理像素级别的运动矢量，系统可以区分静态物体（如路标）和动态物体（如骑自行车的人），从而改善路径规划。 无人机还利用密集的流量来避开杂乱环境中的障碍，例如在森林或城市区域中导航。 OpenCV 的 Farneback 算法是这些场景中常用的实现。
2. 视频处理和压缩 在视频编辑中，密集光流可以实现帧插值（创建中间帧以实现平滑的慢动作效果）和稳定。 例如，像 Adobe Premiere Pro 这样的工具通过估计像素运动和扭曲帧以对齐它们来减少相机抖动。 它也用于视频压缩：通过预测帧之间像素的移动方式，像 HEVC 这样的编码器可以存储运动矢量而不是完整的帧，从而减少文件大小。 另一个例子是在 CGI 中生成运动模糊效果，其中流矢量指导纹理如何在帧上涂抹以获得逼真感。
3. 对象跟踪和增强现实 (AR) 密集光流通过对像素运动进行建模（即使在对象被部分遮挡的情况下），改善了复杂场景（例如拥挤的监控录像）中的对象跟踪。 在 AR 中，它确保虚拟对象在相机移动时与真实世界的表面精确对齐。 例如，Snapchat 的面部滤镜使用密集流来跟踪细微的面部运动（如眉毛抬起）并一致地应用效果。 医学成像系统也应用它来跟踪手术或超声扫描期间的器官运动，从而辅助实时诊断。 像 NVIDIA 的 RAFT 这样的库为这些任务提供了高效的实现。
通过提供像素级别的运动数据，密集光流解决了机器人技术、视频处理和跟踪中的挑战，并在广泛使用的工具和框架中实现了实际应用。