我有两个图像(frame1和frame2(，我能够使用opencv计算u，v：
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, 0.5, 1, 3, 15, 3, 5, 1, 0)
我想使用这个u，v来翻译frame1，以使用各种光流方法量化差异的质量。我打算使用这些u，v进行推断。
有没有一个简单的方法来实现这一点？
计算简单转换的一种方法是平均流量：
avg_u = np.mean(flow[:, :, 0])
avg_v = np.mean(flow[:, :, 1])
这为矢量提供了翻译所需的(avg_u, avg_v)。
关于您的评论，您似乎想将每个像素(x,y)移动到其流矢量(u(x,y), v(x,y))指定的位置。
首先，生成一个笛卡尔网格：
height, width = flow.shape[0, 1]
R2 = np.dstack(np.meshgrid(np.arange(width), np.arange(height)))
然后，所需的映射只是将此网格与流相加：
pixel_map = R2 + flow
最后，执行cv2.remap：
new_frame = cv2.remap(prev_frame, pixel_map)