Как найти корреляцию между двумя изображениями - PullRequest
Новая
       38

Как найти корреляцию между двумя изображениями

1 голос
/ 06 января 2020

Мне нужно найти корреляцию между двумя изображениями, используя numpy, но только по математике c. У меня проблема: "* IndexError: индекс 5434 выходит за границы для оси 0 с размером 5434 *". И у меня есть код. Подскажите что делать, пожалуйста. 

img = PIL.Image.open("SR1.png").convert("L")
im = numpy.array(img)
img2 = PIL.Image.open("SR61.png").convert("L")
im2 = numpy.array(img2)
np.array(im,dtype=float)
np.array(im2,dtype=float)
import math
import cmath
def correlationCoefficient(X, Y, n) : 
    sum_X = 0
    sum_Y = 0
    sum_XY = 0
    squareSum_X = 0
    squareSum_Y = 0


    i = 0
    for i in range(n) : 
        sum_X = sum_X + X[i]
        sum_Y = sum_Y + Y[i] 
        sum_XY = sum_XY + X[i] * Y[i] 
        squareSum_X = squareSum_X + X[i] * X[i] 
        squareSum_Y = squareSum_Y + Y[i] * Y[i] 

        i = i + 1

    corr = (n * sum_XY - sum_X * sum_Y)/(cmath.sqrt((n * squareSum_X - sum_X * sum_X)* (n * squareSum_Y - sum_Y * sum_Y))) 
    return corr


X = im.flatten()
Y = im2.flatten()


n = len(X) 


print ('{0:.6f}'.format(correlationCoefficient(X, Y, n)))

Corr coef

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 06 января 2020

Вы можете использовать функцию corrcoef в numpy, чтобы найти корреляцию Пизона. Сначала вам нужно flatten оба массива изображения: 

np.corrcoef(im1.flatten(), im2.flatten())
1 голос
/ 06 января 2020

Вот векторизованная версия вашей функции: 

import numpy as np

def correlationCoefficient(X, Y):
    n = X.size
    sum_X = X.sum()
    sum_Y = Y.sum()
    sum_XY = (X*Y).sum()
    squareSum_X = (X*X).sum()
    squareSum_Y = (Y*Y).sum()
    corr = (n * sum_XY - sum_X * sum_Y)/(np.sqrt((n * squareSum_X - sum_X * sum_X)* (n * squareSum_Y - sum_Y * sum_Y))) 
    return corr

Также важно нормализовать массивы изображений, чтобы избежать переполнения: 

from PIL import Image

img1 = Image.open("1.jpg").convert("L")
im1 = np.array(img1)/255

img2 = Image.open("2.jpg").convert("L")
im2 = np.array(img2)/255

print ('{0:.6f}'.format(correlationCoefficient(im1, im2)))
...