１）入力
入力画像は、濃淡画像の場合は１画素8bit、カラー画像の場合は１画素24bitの整数画像
として読み込まれる。オプティカルフローの計算をするには、はじめに１画素32bitのfloat
画像に変換してから計算するほうがよい。

// ファイルを読み込んで濃淡画像（8bit整数）に自動変換
IplImage* img1 = cvLoadImage( "input.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
CvSize size = cvGetSize(img1);
IplImage* I1 = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_32F, 1);
// float画像に変換
cvConvert( img1, I1 );

２）空間勾配
空間勾配Ix,IyをもとめるにはSobelオペレータ演算を用いるとよい。
// ３x３のx方向Sobelオペレータ
cvSobel( src, dst, 1, 0, 3 );
// ３x３のy方向Sobelオペレータ
cvSobel( src, dst, 0, 1, 3 );

ただし、１画素あたりの勾配を求めるにはSobelの値を1/8にする必要がある。
// 各画素の値を1/8にする演算
cvConvertScale( src, dst, 0.125, 0 );

３）時間勾配
時間勾配Itを求めるには、画素ごとの差分演算を用いるとよい。
// 時間差分
cvSub( src2, src1, dst ); // dst(x,y) = src2(x,y) - src1(x,y)　for all (x, y)

４）係数演算
Ix*Ix, Ix*Iyなどを求めるには、画素ごとの乗算を用いるとよい。
// 乗算
cvMul( src1, src2, dst ); // dst(x,y) = src1(x,y) * src2(x,y)　for all (x, y)

５）ガウス窓による総和
ガウス窓を用いた重み付け和を求めるには、平滑化フィルタをもちいるとよい。
cvSmoothは重みの総和が１となるように正規化されている。
// 標準偏差10画素のガウス窓を用いた平滑化
cvSmooth( src, dst, CV_GAUSSIAN, 0, 0, 10 ); // (Σgauss*Ix*Ix)/Σgauss
	
６）画素ごとのアクセス
画素ごとに画素値にアクセスするには、cvGetReal2D関数を使う（濃淡画像の場合）。
for ( int i=0; i<img->height; i++ ){
  for ( int j=0; j<img->width; j++ ){
    float val = cvGetReal2D( img1, i, j ); // 画素値を変数valに代入
    cvSetReal2D( img2, i, j, 2*val); // ２倍して別の画像に書き込み
  }
}

７）画像のファイル保存
画像の保存はcvSaveImage関数を使う。拡張子にあわせて自動でフォーマット変換される。
// 画像をファイルに保存
cvSaveImage( "result.png", result );

８）画像の画面への表示
画像を画面に表示するにはcvNameWIndow関数でウィンドウを生成し、そのウィンドウに
対してcvShowImage関数で画像を割り当て、その後でcvWaitKey関数を実行して表示する。

// ウィンドウの生成 ("Test"というタイトルがつく)。自動でウィンドウサイズが調整される。
cvNamedWindow( "Test", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
// "Test"というタイトルのウィンドウに画像resultを割り付ける（まだ表示されない）
cvShowImage( "Test", result );
// キー入力待ちすると同時に実際に画面表示。なにかキー入力があると処理続行
(void)cvWaitKey(0);