运动估计三步搜素法代码
时间: 2023-08-29 07:08:58 浏览: 84
以下是运动估计中常用的三步搜索法(Three Step Search)的代码示例:
```python
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。
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