光流计算出现错误：“在准备3DCNN时，使用序列设置数组元素”。

这个错误通常在使用Keras或PyTorch等深度学习库进行光流计算时出现。这是由于计算出的光流图像被视为序列并添加到输入张量中，而输入张量需要具有相同的维度。因此，需要将光流图像的维度扩展为三个维度（宽度、高度和时间）。下面是一个PyTorch的代码示例，可以用来扩展光流图像的维度：

import torch

# Optical Flow Tensor (B, 2, H, W)
opt_flow = torch.randn(B, 2, H, W)

# Create a new tensor with 3 channels (B, 3, H, W, 2)
opt_flow_3d = torch.zeros(opt_flow.size(0), 3, opt_flow.size(2), opt_flow.size(3), 2)

# Set the values for the first 2 channels as the original Optical Flow tensor
opt_flow_3d[:, :2, :, :, :] = opt_flow

# Set the values for the third channel as the temporal derivative of the Optical Flow Tensor
opt_flow_3d[:, 2, :, :, 0] = torch.zeros(opt_flow.size(0), opt_flow.size(2), opt_flow.size(3)).to(opt_flow.device)
opt_flow_3d[:, 2, :, 1:, 1] = opt_flow[:, :, :, :-1] - opt_flow[:, :, :, 1:]

# opt_flow_3d is now ready to be used as input for 3D CNN

这个示例将光流张量扩展为包含三个通道的3D张量，其中前两个通道包含原始的光流图像，第三个通道包含光流图像中的时间导数。这个3D张量现在可以用作3D CNN的输入。