一、KLT算法简介

KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法是由T.Kanade和L.Tomasi于1981年提出的一种特征点跟踪算法，是一种基于特征点的稀疏光流跟踪算法，它的主要思想是：在图像序列中，搜索出一些具有较强稳定性的特征点，然后在后续图像中跟踪这些特征点，从而获得图像序列中每个点的运动信息。

二、KLT算法原理

KLT算法的基本思想是：在第一帧图像中，选取一些具有较强稳定性的特征点，然后在后续图像中跟踪这些特征点，从而获得图像序列中每个点的运动信息。KLT算法的核心思想是：将图像中的每一个特征点看作一个点，给定一个特征点，在其附近的一个小窗口内找出各帧图像中与该特征点最接近的点，由此可以获得该特征点的运动信息。

三、OpenCV实现KLT稀疏光流跟踪

OpenCV中提供了实现KLT稀疏光流跟踪的API，它的具体实现步骤如下：

1、使用goodFeaturesToTrack()函数检测出第一帧图像中的具有较强稳定性的特征点；

2、使用calcOpticalFlowPyrLK()函数跟踪这些特征点，计算出它们在后续帧图像中的运动信息；

3、使用findHomography()函数计算出两帧图像之间的单应性矩阵，从而获得两帧图像之间的运动变换。

以上就是OpenCV实现KLT稀疏光流跟踪的具体实现步骤，可以根据实际需要进行灵活调整。