如何使用buildticticalflowpyramid

我正在使用opencv 3.3.1。我想使用cv::calcOpticalFlowPyrLK进行半密集的光流操作，但是每当我的投资回报率很大时，我都会变得非常明显的放缓（部分是由于我让用户决定获胜应有的内容。是，从10到100 ）。无论如何，cv::buildOpticalFlowPyramid似乎可以通过构建图像金字塔来减轻放缓吗？我有点熟悉什么图像金字塔是什么，但是在功能的背景下，我对传递的参数以及它如何影响我的功能调用cv::calcOpticalFlowPyrLK特别感到困惑。考虑到这一点，我现在有这些问题：

• 根据文档，输出是OutputArrayOfArrays，我认为它可以是CV :: MAT对象的向量。如果是这样，对于prevImg和nextImg，我该传递到cv::calcOpticalFlowPyrLK（假设我需要为这两个
• 根据cv::buildOpticalFlowPyramid的文档，您需要传递Winsize参数，以计算金字塔级别所需的填充。如果是这样，当您最终致电cv::calcOpticalFlowPyrLK时，您是否通过相同的胜利值？
• pyrBorder和derivBorder的论点到底是什么？
• 最后，如果听起来很新，则表示歉意，但是此功能的目的是什么？我一直以为cv::calcOpticalFlowPyrLK在内部构建图像金字塔。只是为了加快光流操作吗？

我希望我的问题很清楚，我仍然是OpenCV和计算机视觉的新手，但是这个话题非常有趣。

谢谢您的时间。

编辑：

我使用该功能来查看我的猜测是否正确，到目前为止它已经起作用了，但是我没有明显的速度。以下是我的使用方式：

    // Building pyramids
    int maxLvl = 3;
    maxLvl = cv::buildOpticalFlowPyramid(imgPrev, imPyr1, cv::Size(searchSize, searchSize), maxLvl, true);
    maxLvl = cv::buildOpticalFlowPyramid(tmpImg, imPyr2, cv::Size(searchSize, searchSize), maxLvl, true);
    // LK optical flow call
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(imPyr1, imPyr2, currentPoints, nextPts, status, err,
                             cv::Size(searchSize, searchSize), maxLvl, termCrit, 0, 0.00001); 

所以现在我想知道，如果钙质流质体内部，准备图像金字塔的目的是什么？