Corrélation

Python - Corrélation croisée normalisée pour mesurer des similaires dans 2 images

Python - Corrélation croisée normalisée pour mesurer des similaires dans 2 images
  1. Comment calculer le coefficient de corrélation entre deux images en python?
  2. Qu'est-ce que la corrélation croisée normalisée dans le traitement d'image?
  3. Comment calculer la corrélation croisée normalisée?

Comment calculer le coefficient de corrélation entre deux images en python?

Toutes les réponses (3)

Cette fonction est utilisée pour calculer la corrélation (coefficient) entre deux images (matrices): R = Corr2 (A, B) calcule le coefficient de corrélation entre A et B, où A et B sont des matrices ou vecteurs identiques.

Qu'est-ce que la corrélation croisée normalisée dans le traitement d'image?

La corrélation croisée normalisée (NCC) est par définition la transformée de Fourier inverse de la convolution de la transformée de Fourier de deux images (dans ce cas), normalisées en utilisant les sommes et les sigmas locaux (voir ci-dessous).

Comment calculer la corrélation croisée normalisée?

La corrélation croisée normalisée peut détecter la corrélation de deux signaux avec différentes amplitudes: Norma_Corr (A, A / 2) = 1. Remarquez que nous avons une corrélation parfaite entre le signal A et le même signal avec la moitié de l'amplitude!

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