Farneback光流Python实现效果劣于OpenCV，求问题排查

我正在自有框架中集成Farneback光流算法，已完成Python原型开发。严格遵循论文步骤实现了多尺度光流估计流程：默认初始光流dx=dy=0，每个尺度下执行多次迭代，核心流程包括：

• 图像二阶多项式展开
• 参数组合
• 计算ATA与ATB矩阵
• 邻域平均
• 求解线性系统

但自实现的结果远差于OpenCV的Farneback光流输出。目前已知的差异是，我采用简单无权重最小二乘法计算参数A和b，而OpenCV的实现并非如此，但不确定这是否是导致结果差距的主要原因，还是代码中存在其他逻辑错误。

自实现完整代码 #

# 粘贴你的自实现代码

OpenCV参数配置 #

# 粘贴OpenCV的调用代码及参数示例：
import cv2
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev, next, None, 
                                    pyr_scale=0.5, levels=3, winsize=15, 
                                    iterations=3, poly_n=5, poly_sigma=1.2, flags=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ractiv