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- Cómo calcular el coeficiente de correlación entre dos imágenes en Python?
- ¿Qué es la imagen de correlación??
- ¿Qué es la correlación cruzada en Python??
- ¿Qué es la correlación cruzada normalizada entre 2 imágenes??
Cómo calcular el coeficiente de correlación entre dos imágenes en Python?
Todas las respuestas (3)
Esta función se utiliza para calcular la correlación (coeficiente) entre dos imágenes (matrices): r = Corr2 (A, B) calcula el coeficiente de correlación entre A y B, donde A y B son matrices o vectores idénticos.
¿Qué es la imagen de correlación??
Use correlación cruzada para encontrar dónde se ajusta una sección de una imagen en todo. La correlación cruzada le permite encontrar las regiones en las que dos señales se parecen más. Para señales bidimensionales, como imágenes, use XCORR2 .
¿Qué es la correlación cruzada en Python??
La correlación cruzada es un método básico de procesamiento de señal, que se utiliza para analizar la similitud entre dos señales con diferentes retrasos. No solo puedes tener una idea de qué tan bien las dos señales coinciden entre sí, sino que también obtienes el punto de tiempo o un índice, donde son las más similares.
¿Qué es la correlación cruzada normalizada entre 2 imágenes??
La correlación cruzada normalizada (NCC) se ha usado comúnmente como métrica para evaluar el grado de similitud (o disimilitud) entre dos imágenes comparadas.
