归一化互相关(NCC)算法表达式

归一化互相关(NCC)算法表达式如下：

NCC(x,y) = ∑[i=1 to n](xi-μx)(yi-μy) / sqrt(∑[i=1 to n](xi-μx)^2 * ∑[i=1 to n](yi-μy)^2)

其中，x和y是两个n维向量，μx和μy分别是它们的均值。

相关问题

归一化互相关(NCC)算法匹配图像的原理

归一化互相关(NCC)算法是一种图像匹配算法，其原理是通过计算两幅图像的相似度来实现匹配。具体来说，NCC算法将两幅图像分别看作是两个向量，然后计算它们的内积和模长，最后将内积除以模长的乘积，得到的结果就是两幅图像的相似度。在匹配时，NCC算法会将一个图像在另一个图像上滑动，计算每个位置的相似度，找到相似度最高的位置，即为匹配位置。

NCC归一化相关匹配算法python

NCC（Normalized Cross-Correlation）归一化相关匹配算法是一种常用的图像匹配算法，用于在图像中寻找目标物体的位置。该算法通过计算两个图像之间的归一化互相关来度量它们的相似性。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现NCC归一化相关匹配算法。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

def ncc_match(template, image):
    result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    return max_loc

# 读取模板图像和待匹配图像
template = cv2.imread('template.png', 0)
image = cv2.imread('image.png', 0)

# 执行NCC归一化相关匹配
match_loc = ncc_match(template, image)

# 在原图像上绘制匹配结果
h, w = template.shape
cv2.rectangle(image, match_loc, (match_loc[0] + w, match_loc[1] + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，`ncc_match`函数使用`cv2.matchTemplate`函数计算归一化互相关，并通过`cv2.minMaxLoc`函数找到最大匹配位置。然后，使用`cv2.rectangle`函数在原图像上绘制匹配结果。