为什么scipy.signal.correlate2d在这个例子中不起作用?

w6lpcovy  于 2023-11-19  发布在  其他
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我尝试将两幅图像互相关,通过寻找最大相关值,从而在第一幅图像上定位模板图像。我画了一幅具有一些随机形状的图像(第一张图),然后剪下其中一个形状(模板)。现在,当我使用scipy的correlate2d,并在相关性中找到具有最大值的点时,出现了几个点。根据我的知识,重叠不应该只有一个点最大吗?
这个练习背后的想法是提取图像的某个部分,然后将其与数据库中以前的一些图像相关联,然后我应该能够根据相关性的最大值在以前的图像上定位这个部分。
我的代码看起来像这样:

from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image 
import scipy.signal as sp

img = Image.open('test.png').convert('L')
img = np.asarray(img)

temp = Image.open('test_temp.png').convert('L')
temp = np.asarray(temp)
corr = sp.correlate2d(img, temp, boundary='symm', mode='full')

plt.imshow(corr, cmap='hot')
plt.colorbar()

coordin = np.where(corr == np.max(corr)) #Finds all coordinates where there is a maximum correlation

listOfCoordinates= list(zip(coordin[1], coordin[0]))

for i in range(len(listOfCoordinates)): #Plotting all those coordinates
    plt.plot(listOfCoordinates[i][0], listOfCoordinates[i][1],'c*', markersize=5)

字符串
这将生成图形:Cyan stars are points with max correlation value (255)
我期望在“corr”中只有一个点具有最大相关值,但出现了几个。我尝试过使用不同的相关模式,但都无济于事。
This is the test image I use when correlating的一个。
This is the template, cut from the original image的函数。
有谁能给予我我在这里做错了什么?

5jdjgkvh

5jdjgkvh1#

应用

img = img - img.mean()
temp = temp - temp.mean()

字符串
在计算2D互相关corr之前,应该给予预期的结果。
清理代码,举一个完整的例子:

from imageio.v3 import imread
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy.signal as sp
import numpy as np

img = imread('https://i.stack.imgur.com/JL2LW.png', pilmode='L')
temp = imread('https://i.stack.imgur.com/UIUzJ.png', pilmode='L')

corr = sp.correlate2d(img - img.mean(), 
                      temp - temp.mean(),
                      boundary='symm',
                      mode='full')

# coordinates where there is a maximum correlation
max_coords = np.where(corr == np.max(corr))

plt.plot(max_coords[1], max_coords[0],'c*', markersize=5)
plt.imshow(corr, cmap='hot')
plt.show()

vcudknz3

vcudknz32#

您可能溢出了numpy类型uint8。请尝试使用:

img = np.asarray(img,dtype=np.float32)
temp = np.asarray(temp,dtype=np.float32)

字符串
未经测试。

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