写一段利用python语言，从悬臂梁自由衰减振动视频中，基于区域模板匹配的位移提取算法提取悬臂梁上六个测点的位移并绘制每个测点位移时程曲线

很抱歉，我作为一个语言模型，无法获取悬臂梁自由衰减振动视频进行代码实现。但是，我可以提供基于区域模板匹配的位移提取算法的思路和相关代码实现。

首先，需要使用OpenCV库读取视频帧，并且使用模板匹配算法找到每个测点的位置。可以使用一个小区域作为模板，然后在每个视频帧中进行匹配。找到每个测点后，可以通过计算像素值的变化来计算位移。

以下是伪代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.avi')

# 定义模板大小
w, h = 20, 20

# 定义每个测点的初始位置
points = [(100, 100), (200, 100), (300, 100), (400, 100), (500, 100), (600, 100)]

# 定义位移列表
displacements = [[] for _ in range(len(points))]

# 读取视频帧
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 在每个视频帧中寻找测点位置
    for i, point in enumerate(points):
        # 定义模板
        template = frame[point[1]-h//2:point[1]+h//2, point[0]-w//2:point[0]+w//2]

        # 匹配模板
        res = cv2.matchTemplate(frame, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)

        # 获取最大值位置
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

        # 更新测点位置
        points[i] = (max_loc[0]+w//2, max_loc[1]+h//2)

        # 计算位移
        if len(displacements[i]) == 0:
            displacements[i].append(0)
        else:
            last_point = points[i-1]
            curr_point = points[i]
            displacement = np.sqrt((curr_point[0]-last_point[0])**2 + (curr_point[1]-last_point[1])**2)
            displacements[i].append(displacement)

    # 显示每个测点的位置
    for point in points:
        cv2.circle(frame, point, 5, (0, 0, 255), -1)

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

# 绘制位移时程曲线
for i, displacement in enumerate(displacements):
    plt.plot(displacement, label='point{}'.format(i+1))

plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，该算法仅适用于悬臂梁自由衰减振动视频，如果应用到其他领域需要根据具体情况进行调整。