Python - Correlação cruzada normalizada para medir semelhantes em 2 imagens

1. Como calcular o coeficiente de correlação entre duas imagens no Python?
2. O que é normalizada correlação cruzada no processamento de imagens?
3. Como você calcula a correlação cruzada normalizada?

Como calcular o coeficiente de correlação entre duas imagens no Python?

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Esta função é usada para calcular a correlação (coeficiente) entre duas figuras (matrizes): r = correr2 (a, b) calcula o coeficiente de correlação entre A e B, onde A e B são matrizes ou vetores idênticos.

O que é normalizada correlação cruzada no processamento de imagens?

Correlação cruzada normalizada (NCC) é, por definição, a transformação inversa de Fourier da convolução da transformação de Fourier de duas imagens (neste caso), normalizadas usando as somas e sigmas locais (veja abaixo).

Como você calcula a correlação cruzada normalizada?

A correlação cruzada normalizada pode detectar a correlação de dois sinais com diferentes amplitudes: norma_corr (a, a/2) = 1. Observe que temos uma correlação perfeita entre o sinal A e o mesmo sinal com metade da amplitude!