运动估计三步搜素法代码

以下是运动估计中常用的三步搜索法（Three Step Search）的代码示例：

import numpy as np

def three_step_search(ref_block, search_area, step_size):
    block_size = ref_block.shape[0]
    search_area_h, search_area_w = search_area.shape[:2]
    
    best_match = None
    min_mse = float('inf')
    
    for i in range(0, search_area_h - block_size + 1, step_size):
        for j in range(0, search_area_w - block_size + 1, step_size):
            block = search_area[i:i+block_size, j:j+block_size]
            mse = np.mean((ref_block - block) ** 2)
            
            if mse < min_mse:
                min_mse = mse
                best_match = (i, j)
    
    return best_match

# Example usage
ref_block = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # Reference block
search_area = np.array([[5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])  # Search area
step_size = 1

best_match = three_step_search(ref_block, search_area, step_size)
print("Best match found at:", best_match)

这段代码实现了基于三步搜索法的运动估计。它采用了一个参考块（ref_block）和一个搜索区域（search_area），以及一个步长（step_size）来进行搜索。在每个步长内，它计算参考块与搜索区域中的块之间的均方误差（MSE），并找到最小的均方误差对应的匹配块的位置。最后，它返回找到的最佳匹配的位置。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际中可能还需要考虑其他因素，例如边界处理、加速算法等。此外，根据具体的需求，代码可能需要进行适当的修改和调整。