Question

我正在使用scipy.signal.correlate来对齐两个相同大小的数组（其中包含在不同时间拍摄的同一对象的图像）。我首先通过找到每个图像中最亮的点（不是一个强大的方法，但它适用于这个图像集）进行粗略对齐，所以我知道图像几乎是对齐的。

所以，我不想计算数组之间的完全相关性（因为这样做是非常计算密集的，我不需要获得的大部分信息），只是内部的相关性，比如+/- 10％的中心对齐。我目前正在使用：

corr = signal.correlate(im1_bw, im2_bw, mode="same")

模式=相同的标志让我更接近，但由于这些是非常高分辨率的图像，不太贴心。有什么想法吗？

Answer 1

这是Patrick Foley。

所以这可能是一个愚蠢的黑客（它肯定是一个愚蠢的黑客），但是如果只是对您的图像进行下采样然后计算相关性呢？

Answer 2

来自朋友：如果你不那么积极地裁剪一个图像并使用'有效'，你就会得到你想要的。如果它是（w1 x h1）和（w2 x h2），则得到的相关信号应具有大小（w1-w2 + 1×h1-h2 + 1），对应于较大内的较小的所有可能的移位。（即传递不等大小的图像并使用'有效'）

谢谢！