运动估计——块匹配算法代码

块匹配算法（Block Matching Algorithm, BMA）是一种广泛应用于视频编码和运动估计中的算法，其基本思想是将当前帧中的一个块与参考帧的多个块进行比较，找到最匹配的块，并根据匹配结果计算出运动矢量，从而实现运动估计。下面是一个简单的BMA算法的Python代码实现：

import numpy as np

def block_matching(ref_frame, cur_frame, block_size, search_range):
    ref_h, ref_w = ref_frame.shape
    cur_h, cur_w = cur_frame.shape
    mv_field = np.zeros((ref_h//block_size, ref_w//block_size, 2), dtype=np.int16)
    for i in range(0, ref_h, block_size):
        for j in range(0, ref_w, block_size):
            ref_block = ref_frame[i:i+block_size, j:j+block_size]
            min_mad = np.inf
            for k in range(max(i-search_range, 0), min(i+search_range, cur_h-block_size)):
                for l in range(max(j-search_range, 0), min(j+search_range, cur_w-block_size)):
                    cur_block = cur_frame[k:k+block_size, l:l+block_size]
                    mad = np.sum(np.abs(ref_block-cur_block))
                    if mad < min_mad:
                        min_mad = mad
                        mv_field[i//block_size, j//block_size] = [k-i, l-j]
    return mv_field

其中，`ref_frame`和`cur_frame`分别是参考帧和当前帧的图像矩阵，`block_size`是块的大小，`search_range`是搜索范围，`mv_field`是运动矢量场。该函数首先根据块的大小将图像分成多个块，然后对于每个块，在搜索范围内找到与参考帧中最匹配的块，并计算出运动矢量，最后将所有运动矢量组成运动矢量场并返回。