光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表，所以要include<list><vector>
1.读取文件
定义图像存储路径用string
string path_dataset=argv[1];
associate文件地址
string associate_file=path_dataset+"/associate.txt";
读取associate_file.
ifstream fin(associate_file);
因为associate文件的每一行分别是time_color,color,time_depth,depth.所以定义这4个路径，方便之后读取深度图和彩色图。
string rgb_file,depth_file,time_rgb,time_depth,
弄个for循环。然后把fin的每一行分别赋值。
for(int index=0;index<100;index++)
fin>>time_rgb>>rgb_file>>time_depth>>depth_file;
有路径了，就读取吧。深度图读的时候要加-1.
color=cv::read(path_dataset+"/"+rgb_file);
depth=cv::read(path_dataset+"/"+depth_file,-1);
只对第一个图像提取特征。然后对第一幅图像提取的特征进行追踪。
if(index==0)
执行
vector<cv::KeyPoint> kps;
cv::Ptr<cv::FastFeatureDetector> detector=cv::FastFeatureDector::create();
detector->detect(color,kps)
由于这里提取的kps是cv::KeyPoint形式，需要把每一个特征点都变成Point2f形式。所以
for(auto kp:kps)
keypoints.push_back(kp.pt);
这里的keypoints的类型为list<cv::Point2f>，方便之后删除。
取完特征点之后last_color=color;
中间如果color.data或者depth.date有一个为空指针，直接从头开始执行。
2.追踪特征点
定义两个特征点形式，一个是next_keypoints,一个是prev_keypoints.一个表示之后的，一个表示先前的。都是vector<cv::Point2f>形式。
先前的特征点表示的是从之前循环得到的特征点。第一次就是提取到的所有特征点。
定义status和errot.类型分别为vector<unsiged char> 和vector<float>
把last_color,color,prev_keypoints,next_keypoints,status,error依次放到函数cv::calcOpticalFlowPyrLK函数中，可以返回next_keypoints,status,error.
如果index==1,的话，这里，last_color=color,也就是说两个是相等的。
3.把跟丢的点删掉
int i=0.
for(auto iter=keypoints.begin();iter!=keypoints.endl;i++)
如果status对应的第i个值是0，应该说明这个特征点跟丢了。那么iter=keypoints.erase(iter);
erase是擦除函数。
keypoints这里是个列表，所以begin是它的第一个元素。
如果第1个元素为0，那么iter原来是keypoints的第一个元素，Iter等于keypoints擦除iter这个元素之后的列表。然后跳到for循环，然后iter为第1个元素，但是因为keypoints的第一元素被擦除了，所以第一个元素已经换了，如果status[2]!=0,指针iter为next_keypoints[i]的第i个元素。iter+1.所以i是一直加的。
这里擦除之后，可以得到下个图还剩多少特征点。
添加了cv::waitKey(0)，这个的意思是每次循环后暂停，按任意键继续。
3.画图
cv::Mat img_show=color.clone();
画的图片也是一个矩阵。
要把每一个特征点都用cv::circle表示一下。
for(auto kp:keypoints)
cv::circle(img_show,kp,10,cv::Scalar(0,240,0),1)
展示用cv::imshow就可以了。
然后last_color=color.
cv后面的函数都是第一个字母小写，换字符大写。
例如cv::calcOptical..,cv::waitKey(0)
fin直接associate_file,不带引号的。
