此 Matlab GUI 演示了如何使用光流算法自动跟踪使用 B 型超声成像的人体内侧腓肠肌 (MG) 肌肉束，该算法利用仿射变换跟踪在初始帧中确定的肌肉束的端点. 请在任何使用此算法的学术著作中引用以下手稿 - 1. Cronin, NJ, Carty, CP, Barrett, RS & Lichtwark G. (2011) 人体运动过程中腓肠肌内侧束长度的自动跟踪。 应用生理学杂志。 在新闻。 doi:10.1152/japplphysiol.00530.2011 2. Gillett, J, Barrett, R & Lichtwark, G. (2011) 测量 B 型超声被动和主动肌束长度变化的自动跟踪算法的可靠性和准确性。 生物力学和生物医学工程中的计算机方法。 在新闻。 此工具箱需要图像处理工具箱。 该工具箱利用 David Young 博士（苏塞斯大学）出色

python实现的LK光流算法，基本的版本，没有加上金字塔，金字塔的版本后续上传

基于LK光流算法的C语言实现，代码测试部分基于opencv，代码工程基于Qt5

用C++语言实现的光流算法，可以直接调试运行

光流图片帧测试包，包括多个场景的多张图片，可以用作光流算法的测试

对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息，基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。

基于opencv的光流算法实现以及光流图显示，代码工程基于Qt5

用于测试光流算法效果的多个场景的前后两帧图像，可以测试HS、LK等光流算法

斯坦福一牛人的稀疏光流法源码+PPT+注释。我附加opencv开发库及我的运行结果。

光流算法的matlab实现，并且有使用demo和方法介绍