在实践中，为什么我们需要一种从粗到细的策略来解决光流问题(特征跟踪)？

在实践中，我们需要一种从粗到细的策略来解决光流问题（特征跟踪），主要是因为以下几个原因：

1. 复杂度控制：光流问题是计算机视觉中的一个重要问题，涉及到对图像序列中像素的运动进行估计。由于图像中的像素数量庞大，直接对所有像素进行光流估计会导致计算复杂度非常高，难以实时处理。因此，采用从粗到细的策略可以有效控制计算复杂度，提高算法的实时性能。
2. 特征提取：从粗到细的策略可以帮助我们在光流估计过程中选择合适的特征点进行跟踪。在图像中，不同的区域具有不同的纹理和结构，某些区域更容易提取出稳定的特征点，而某些区域可能没有明显的特征点可供跟踪。通过从粗到细的策略，我们可以先对整个图像进行初步的特征提取，然后在更细的尺度上选择更具代表性的特征点进行跟踪，从而提高光流估计的准确性和稳定性。
3. 鲁棒性增强：光流问题在实际应用中常常面临各种挑战，如图像噪声、运动模糊、遮挡等。通过从粗到细的策略，我们可以逐步优化光流估计的结果，从而提高算法的鲁棒性。在粗粒度的尺度上，我们可以通过全局的运动模型来估计光流；而在细粒度的尺度上，我们可以通过局部的运动模型来进一步优化光流估计结果，从而应对各种复杂情况。

总之，从粗到细的策略在解决光流问题（特征跟踪）中起到了关键作用，它可以控制复杂度、提取合适的特征点、增强算法的鲁棒性。在实践中，我们可以根据具体的应用场景和需求选择适合的从粗到细的策略来解决光流问题。