Oflib：在 Python 中便利光流场操作与运算的工具库

我们提出一个稳健的理论框架，用于刻画与操控光流（即 2D 向量场），适用于运动估计算法及其他场景。两个参考坐标系的定义指导了流场应用、逆变换、评估与复合运算的数学推导。该结构化方法随后作为 Python 3 实现的基础，其中完全可微分的 PyTorch 版本 oflibpytorch 支持深度学习所需的反向传播。我们通过实验验证了流场复合方法，并提供了一个将其应用于合成训练数据创建中光流真值的工作示例。所有代码均已公开。