Python OpenCV中calcOpticalFlowFarneback函数的输出值范围

我正在计算一个视频的光流，使用

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

输入分辨率为320x240。我用这段代码计算了从函数接收到的流数据的一些基本统计信息

arr1 = np.load(file_path)
y = arr1[:,:,0]
x = arr1[:,:,1]

if (y_min > y.min()):
    y_min = y.min()

if (y_max < y.max()):
    y_max = y.max()

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我注意到，对于y坐标，最小值和最大值远远超过输入尺寸，即320x240。有人能指出这一观察的原因吗？我无法计算cv2.calcOpticalFlowFarneback函数所期望的值的有效范围。

理论上，光流估计中没有最小和最大界限，因为没有块匹配方法的搜索范围。运动矢量由图像梯度和光流方程导出，可以指向图像或视频边界之外。高误差可能是流量估计的严重异常值，这是完全正常的，如果图像中的内容由于照明变化、阴影、运动模糊、编码伪影等而发生显著变化，则可能会导致高误差

y:

    min                max                mean                std_dev
-838.59191895        850.21942139        0.01124349        4.41635523



x:

    min                max                mean                std_dev
-58.26990128        73.48989105        0.00110086        2.47226620