Question

我想计算具有大量模板（31个模板）的图像的规范化互相关。当我将模板定义为单元格并编译时：

parfor ii =1 :100
for j= 25:55
  % T {ii,j}=normxcorr2(template{j} ,image{ii});
end
end

它返回一个错误，因为normxcorr2的输入不能是单元格（只有矩阵）。我当然可以使用for循环：

{{1}}

但是它会花费更多时间（因为嵌套循环）。

我的问题是，如果有一个解决方案，以便不使用嵌套循环。

Answer 1

可能会将您的模板重新安排在单元格数组中，然后应用normxcorr2作为cellfun可以帮助您：

% generate random image and templates
image = rand(100);
% templates of 5X5
templates = rand(5,5,31);
% convert templates into cell array
templates = squeeze(mat2cell(templates,size(templates,1),...
    size(templates,2),ones(1,size(templates,3))));
% apply cellfun
T = cellfun(@(t) normxcorr2(t ,image),templates,'UniformOutput',0);

请注意，如果您的模板未在单元格数组中提供且模板的大小不相等（此处为5X5），则您需要以不同的方式创建templates单元格数组（仍然虽然简单。）

cell作为normxcorr2的输入参数

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