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Python cucim.skimage.feature.match_template用法及代码示例


用法:

cucim.skimage.feature.match_template(image, template, pad_input=False, mode='constant', constant_values=0)

使用归一化相关性将模板与 2-D 或 3-D 图像匹配。

输出是一个值在 -1.0 和 1.0 之间的数组。给定位置的值对应于图像和模板之间的相关系数。

对于pad_input=True,匹配对应于模板的中心,否则对应于模板的左上角。要找到最佳匹配,您必须在响应(输出)图像中搜索峰值。

参数

image(M, N[, D]) 数组

2-D 或 3-D 输入图像。

template(m, n[, d]) 数组

要定位的模板。它必须是 (m <= M, n <= N[, d <= D])

pad_inputbool

如果为 True,则填充 image 以便输出与图像大小相同,并且输出值对应于模板中心。否则,输出是一个形状为 (M - m + 1, N - n + 1) 的数组,用于 (M, N) 图像和 (m, n) 模板,并且匹配对应于模板的原点(左上角)。

modenumpy.pad ,可选

填充模式。

constant_valuesnumpy.pad ,可选

mode='constant' 结合使用的常量值。

返回

output数组

具有相关系数的响应图像。

注意

cross-correlation 的详细信息在 [1] 中提供。此实现使用图像和模板的 FFT 卷积。参考文献[2] 提供了类似的推导,但本参考文献中提供的近似值未在我们的实现中使用。

此CuPy 实现不会在内部强制图像为 float64,但会将 float32 用于单精度输入。

参考

1

J. P. Lewis, “Fast Normalized Cross-Correlation”, Industrial Light and Magic.

2

Briechle and Hanebeck, “Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation”, Proceedings of the SPIE (2001). DOI:10.1117/12.421129

例子

>>> import cupy as cp
>>> template = cp.zeros((3, 3))
>>> template[1, 1] = 1
>>> template
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
>>> image = cp.zeros((6, 6))
>>> image[1, 1] = 1
>>> image[4, 4] = -1
>>> image
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> result = match_template(image, template)
>>> cp.round(result, 3)
array([[ 1.   , -0.125,  0.   ,  0.   ],
       [-0.125, -0.125,  0.   ,  0.   ],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.125,  0.125],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.125, -1.   ]])
>>> result = match_template(image, template, pad_input=True)
>>> cp.round(result, 3)
array([[-0.125, -0.125, -0.125,  0.   ,  0.   ,  0.   ],
       [-0.125,  1.   , -0.125,  0.   ,  0.   ,  0.   ],
       [-0.125, -0.125, -0.125,  0.   ,  0.   ,  0.   ],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.125,  0.125,  0.125],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.125, -1.   ,  0.125],
       [ 0.   ,  0.   ,  0.   ,  0.125,  0.125,  0.125]])

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cucim.skimage.feature.match_template。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。