Question

我正在尝试使两个图像互相关，从而通过找到最大相关值将模板图像定位在第一幅图像上。我绘制了一些具有随机形状的图像（第一个图像），并切出了其中一个形状（模板）。现在，当我使用scipy的relatede2d并在最大值中找到相关点时，会出现几个点。据我所知，难道不应该只有一个重叠最大的点吗？

此练习背后的想法是获取图像的一部分，然后将其与数据库中的某些先前图像相关联。然后，我应该能够根据相关的最大值在旧图像上定位此部分。

我的代码如下：

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)

得出图： Cyan stars are points with max correlation value (255)。

我希望“ corr”中只有一个点具有最大的相关值，但是有几个点会出现。我尝试使用不同的关联模式，但无济于事。 This is the test image i use when correlating。 This is the template, cut from the original image。

任何人都可以对我在这里做错的事情有所了解吗？

Answer 1

您可能正在溢出numpy类型uint8。尝试使用：

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

未经测试。

Answer 2

正在申请

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

在计算2D互相关corr之前，应该可以得到预期的结果。

scipy.signal.correlate2d似乎无法按预期工作

2 个答案: