使用dense_flow求取图像的光流图像，原项目地址： https://github.com/wanglimin/dense_flow
该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法，输出为 flow_x 和flow_y 两个图像。
因为输入同程序要求不同（视频 -> 连续帧图像），因此对程序进行部分修改，大体相同。
对该程序的编译方法为：
假设程序的目录为：$ROOT_DENSE
在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件。
将第5, 6行修改为：
add_executable( denseFlow denseFlow.cpp )
target_link_libraries( denseFlow ${OpenCV_LIBS} )
接下来对程序进行编译：
cd $ROOT_DENSE
mkdir build
cd build
cmake ..
make
注： 在使用该方法时，需要使用opecnv2.4.X版本，推荐使用2.4.10版本，如果已经安装opencv更高版本，如3.0，需要对其进行修改。
（因3.0中有bug，所以在处理图像数据过程中可能会出现问题），bug分析见：http://stackoverflow.com/questions/31996367/opencv-resize-fails-on-large-image-with-error-215-ssize-area-0-in-funct
当需要进行resize的图像长度大于2^31时，ssize.area()返回值为负值。因此需要注释掉下面语句：
CV_Assert( ssize.area() > 0 )
对于图像的高度height 大于宽度width 的图像，需要对该语句进行注释：
CV_Assert( dsize.area() > 0 )
如果在项目开发中需要使用不同版本的opencv，那么对不同版本opencv管理方法见：Ubuntu下多个版本OpenCV管理（Multiple Opencv version）
