其中,I1[i]和I2[i]分别表示两幅图像中对应位置的像素值,μ1和μ2分别表示两幅图像的均值,σ1和σ2分别表示两幅图像的标准差。 3. Python代码示例 下面是使用Python计算两幅图像的归一化相关系数(NC)的示例代码: importcv2importnumpyasnpdefcompute_nc(image1,image2):# 将图像转化为灰度图gray1=cv2.cvtC...
设待匹配图像I的像素大小为MxN,模板T的像素大小为mxn。从图像I中任意选取一块像素大小为mxn的子图Ix,y,其左上角在图像I中的坐标为(x,y),可知坐标范围为 , 。其中,M,N分别为待匹配图像像素的行数和列数,m,n分别为模板像素的行数和列数。 子图Ix,y和模板T的归一化互相关值R(x,y)定义为 (1)式中:(...
先计算img1的直方图,在对其归一化,最后在分别对img2,img3计算,做归一化,然后在利用python自带的compareHist()进行相似度的比较: 利用compareHist()进行比较相似度similarity1 = cv2.compareHist(H1, H2, 0) 最后得到三张图片的直方图如下: 图像的x轴是指的图片的0~255之间的像素变化,y轴指的是在这0~255像素所...
数据归一化的2种方法以及计算相关系数矩阵 数据源 源码 在文章末尾 有些数据 没什么作用 或者影响不大 为了 增加训练迭代速度 就需要降维然后挑选出 其中的相关性比较高 得维度进行训练. 导入和读取数据, 简单方便…
先计算img1的直方图,在对其归一化,最后在分别对img2,img3计算,做归一化,然后在利用python自带的compareHist()进行相似度的比较: 代码语言:javascript 复制 利用compareHist()进行比较相似度 similarity1=cv2.compareHist(H1,H2,0) 最后得到三张图片的直方图如下: ...
亲~您好，以下是相关拓展，希望对您有所帮助[鲜花][鲜花]在Pie+Basic软件中计算NDVI值，可以使用脚本语言进行自动化处理。Pie+Basic软件支持使用Python脚本进行图像处理和分析。下面是使用Python脚本计算NDVI值的步骤：1. 打开Pie+Basic软件并导入遥感影像数据。2. 在菜单栏中选择"Window" -> "Python ...
用python实现这个算法 #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 ... ... #用第3个脉冲响应函数 a=1/16.0 kernel=a*np.array([[1,2,1],[2,4,2],[1,2,1]]) for y in xrange(1,myh-1): for x in xrange(1,myw-1): lbimg[y,x]=np.sum(kernel*tmpimg[y-1:y+2,x-1:x+2])...
similarity1 = cv2.compareHist(H1, H2,cv2.HISTCMP_CORREL) # 相关性 similarity2 = cv2.compareHist(H1, H2,cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA) # 巴氏距离 print('当前正在计算:'+allDir1+'—— VS ——'+allDir2+'\t'+'请稍等………') '''
归一化方法包括公式归一化和z值归一化。公式归一化通过将每个值减去最小值，再除以最大值与最小值之差来实现；z值归一化则通过特征值减去特征均值，除以特征标准差来实现。两者差异明显，最终效果需通过计算验证。计算特征与标签的相关性，使用numpy的corr方法并返回相关性的绝对值。定义方法按顺序返回特征...
参数m,n,p的意思是:将画布分割成m行n列,图像画在从左到右从上到下的第p块。 3.52-57行就是使用标准的plt.plot函数来画图。其中,横坐标是dfzero.index,就是index索引,这个表中的索引是时间日期。纵坐标就是dataframe不同的列。使用dfzero.iloc[:,n:]来定位(第一列n=0),并且把列的标签指定,label=“XX...