运动估计——块匹配算法代码

块匹配算法（Block matching algorithm）是一种常用的运动估计算法，其目的是在连续两帧图像中寻找每个像素点的运动信息。以下是一个简单的块匹配算法的 Python 代码示例：

import numpy as np

def block_match(prev_frame, curr_frame, block_size=16, search_area=16):
    h, w = prev_frame.shape
    flow = np.zeros((h, w, 2), dtype=np.float32)
    
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            x, y = j, i
            min_diff = float("inf")
            
            for m in range(-search_area, search_area+1):
                for n in range(-search_area, search_area+1):
                    if i+m < 0 or i+m+block_size > h or j+n < 0 or j+n+block_size > w:
                        continue
                    block_prev = prev_frame[i:i+block_size, j:j+block_size]
                    block_curr = curr_frame[i+m:i+m+block_size, j+n:j+n+block_size]
                    diff = np.sum(np.abs(block_prev - block_curr))
                    
                    if diff < min_diff:
                        min_diff = diff
                        dx, dy = n, m
            
            flow[y:y+block_size, x:x+block_size, 0] = dx
            flow[y:y+block_size, x:x+block_size, 1] = dy
    
    return flow

其中，`prev_frame` 和 `curr_frame` 分别为前一帧和当前帧的灰度图像，`block_size` 为块的大小，`search_area` 为搜索区域的大小。该函数返回一个 `(h, w, 2)` 的矩阵，其中每个像素点的二维向量表示其在当前帧中的运动向量。