Optický tok je vektorové pole popisující zdánlivý pohyb jednotlivých bodů obrazu mezi dvěma po sobě jdoucími snímky videa. Pro každý pixel udává, kam se v následujícím snímku přesunul, čímž se z posloupnosti statických obrázků stává popis dynamiky scény. Klasické metody vycházejí z předpokladu stálosti jasu – tedy že bod si při pohybu zachová svou intenzitu – a z předpokladu hladkosti pohybu v okolí; z prvního plyne základní rovnice optického toku, jež má však v každém pixelu jedno omezení a dvě neznámé, takže je nutné přidat regularizaci nebo lokální okno, jak to dělají algoritmy Lucas-Kanade a Horn-Schunck. Nechvalně známým důsledkem je problém apertury: skrz malé okénko nelze určit pohyb podél hrany. Dalšími obtížemi jsou velké posuny, řešené pyramidální hierarchií rozlišení, změny osvětlení, opakující se textury a zákryty, u nichž korespondence neexistuje. Dnešní přístupy jsou naučené, s architekturami FlowNet a RAFT. Optický tok stojí v základech kompenzace pohybu ve video kodecích, stabilizace záběru, sledování objektů, rozpoznávání akcí i vizuální odometrie robotů a dronů.
Zavřete jedno oko a pomalu hlavou pohybujte do strany. Blízké předměty se před vámi rychle přesouvají, vzdálený kopec se téměř nehýbe – a právě z těchto rozdílných rychlostí mozek odhaduje, co je blízko a co daleko. Optický tok je tento údaj zapsaný pro každý bod obrazu jako šipka. A hezky se na něm ukazuje jeho slavná slabina: podíváte-li se na dlouhou svislou tyč skrz papírovou rourku a tyč se posune svisle nahoru, neuvidíte vůbec nic. Bez znalosti okolí prostě pohyb podél hrany rozpoznat nelze.