运动估计——块匹配算法代码

块匹配算法是一种基于像素点匹配的运动估计算法。常见的块匹配算法有全搜索算法、三步搜索算法和快速全局搜索算法等。

下面是一个简单的块匹配算法的代码实现：

import numpy as np
import cv2

# 读取两帧图像
prev_frame = cv2.imread('prev.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
curr_frame = cv2.imread('curr.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义块大小，搜索范围和最小块匹配误差
block_size = 16
search_range = 16
min_error = 1e9

# 遍历当前帧的每个块
for i in range(0, curr_frame.shape[0] - block_size, block_size):
    for j in range(0, curr_frame.shape[1] - block_size, block_size):
        # 初始化最小误差和最佳位移
        min_error_block = np.zeros((block_size, block_size), dtype=np.uint8)
        best_offset = (0, 0)
        
        # 遍历搜索范围内的每个像素点
        for k in range(-search_range, search_range + 1):
            for l in range(-search_range, search_range + 1):
                # 计算当前块和参考块的均方误差
                curr_block = curr_frame[i:i+block_size, j:j+block_size]
                ref_block = prev_frame[i+k:i+k+block_size, j+l:j+l+block_size]
                error_block = cv2.absdiff(curr_block, ref_block)
                error = np.sum(error_block)
                
                # 更新最小误差和最佳位移
                if error < min_error:
                    min_error = error
                    min_error_block = error_block
                    best_offset = (k, l)
        
        # 将当前块与最佳匹配块的位移绘制到当前帧中
        cv2.rectangle(curr_frame, (j, i), (j+block_size, i+block_size), (255, 0, 0), 1)
        cv2.arrowedLine(curr_frame, (j+block_size//2, i+block_size//2), 
                        (j+block_size//2+best_offset[1], i+block_size//2+best_offset[0]), 
                        (0, 0, 255), 2)
        
cv2.imshow('motion estimation', curr_frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码实现了一个简单的块匹配运动估计算法，可以在两帧图像中找到每个块的最佳匹配块，并绘制出位移向量。注意，该代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进一步优化和改进。