相位相关的模板匹配python代码

以下是相位相关的模板匹配的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和模板图像
img = cv2.imread('original_image.jpg', )
template = cv2.imread('template_image.jpg', )

# 计算傅里叶变换
f_img = np.fft.fft2(img)
f_template = np.fft.fft2(template)

# 计算相位相关
ccorrf = np.fft.ifft2((f_img * np.conj(f_template)) / (np.abs(f_img) * np.abs(f_template)))

# 找到最大值的位置
max_loc = np.unravel_index(np.argmax(ccorrf), ccorrf.shape)

# 在原始图像中绘制矩形框
cv2.rectangle(img, max_loc[::-1], (max_loc[1] + template.shape[1], max_loc[] + template.shape[])[::-1], 255, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

FFT相位相关匹配方法python实现

可以使用numpy库中的fft函数来实现FFT相位相关匹配方法的python实现。具体实现代码如下：

import numpy as np

def fft_phase_correlation(img1, img2):
# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行傅里叶变换
f1 = np.fft.fft2(img1_gray)
f2 = np.fft.fft2(img2_gray)

# 计算傅里叶变换的共轭
conj_f2 = np.ma.conjugate(f2)

# 计算傅里叶变换的乘积
product = f1 * conj_f2

# 计算傅里叶变换的幅度
magnitude = np.abs(product)

# 计算傅里叶变换的相位
phase = np.angle(product)

# 将相位进行反变换
inverse_phase = np.fft.ifft2(phase)

# 计算相位相关系数
corr = np.real(inverse_phase)

# 返回相位相关系数
return corr

注意：以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

pli相位滞后指数python代码

您好！要计算相位滞后指数，可以使用以下Python代码：

import numpy as np

def phase_lag_index(signal, reference):
    signal_fft = np.fft.fft(signal)
    reference_fft = np.fft.fft(reference)
    
    cross_spectrum = signal_fft * np.conj(reference_fft)
＊＊＊