У меня есть несколько двумерных массивов (данные изображения яркого объекта, каждый размером 600x600), и я провел взаимную корреляцию для каждого отдельного изображения по сравнению с составным составным изображением, используя skimage.feature.register_translation, чтобы получить относительную субпиксельные сдвиги центроида каждого изображения относительно центроида составного изображения. Теперь я хотел бы создать взвешенную 2-мерную гистограмму всех моих индивидуальных данных изображения, используя относительные сдвиги каждого из них, чтобы все они были точно отцентрированы. Но я не совсем понимаю, как это сделать. Мой код пока ниже (после нахождения смен):
import numpy as np
data = #individual image data; this is an array of multiple 2D (600x600) arrays
# Shifts in x and y (each are same length as 'data')
dx = np.array([0.346, 0.23, 0.113, ...])
dy = np.array([-0.416, -0.298, 0.275, ...])
# Bins
bins = np.arange(-300, 300, 1)
# Weighted histogram
h, xe, ye = np.histogram2d(dx.ravel(), dy.ravel(), bins=bins, weights=data.ravel())
Это ни к чему меня не приведет - я думаю, что мои weights параметры неверны (я думаю, что должен быть только один вес на изображение вместо всего изображения?), Но не знаю, что еще я поставил бы за это. Изображения имеют разные источники яркости, поэтому я не могу просто предположить, что они все имеют одинаковую ширину. Как мне это сделать?