Python - Normalisierte Kreuzkorrelation, um Ähnlichkeiten in 2 Bildern zu messen

1. So berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten zwischen zwei Bildern in Python?
2. Was ist die normalisierte Kreuzkorrelation bei der Bildverarbeitung?
3. Wie berechnen Sie die normalisierte Kreuzkorrelation??

So berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten zwischen zwei Bildern in Python?

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Diese Funktion wird verwendet, um die Korrelation (Koeffizient) zwischen zwei Bildern (Matrizen) zu berechnen: R = Corr2 (A, B) berechnet den Korrelationskoeffizienten zwischen A und B, wobei a und b identische Matrizen oder Vektoren sind.

Was ist die normalisierte Kreuzkorrelation bei der Bildverarbeitung?

Normalisierte Kreuzkorrelation (NCC) ist per Definition die inverse Fourier-Transformation der Faltung der Fourier-Transformation von zwei (in diesem Fall) Bildern, die unter Verwendung der lokalen Summen und Sigmas normalisiert sind (siehe unten).

Wie berechnen Sie die normalisierte Kreuzkorrelation??

Normalisierte Kreuzkorrelation kann die Korrelation von zwei Signalen mit unterschiedlichen Amplituden erkennen: Norma_Corr (a, a/2) = 1. Beachten Sie, dass wir eine perfekte Korrelation zwischen Signal A und dem gleichen Signal mit der Hälfte der Amplitude haben!