解释def NCC(img1,img2,avg_img1,avg_img2,disparity,NCC_value,deeps, threshold,max_d, min_rows, max_rows): #设立阈值 ncc_value = threshold if min_rows == 0: min_rows += 1 for i in range(3, max_rows - 3): for j in range(3, cols-3): if j < cols - max_d-3: max_d1 = max_d else: max_d1 = cols - j - 3 for d in range(4, max_d1):#减一防止越界 ncc1 = 0 ncc2 = 0 ncc3 = 0 for m in range(i-3, i+4): for n in range(j-3, j+4): ncc1 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc2 += (img2[m, n] - avg_img2[i, j])*(img2[m, n] - avg_img2[i, j]) ncc3 += (img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d])*(img1[m, n+d]-avg_img1[i, j+d]) ncc_b = math.sqrt(ncc2*ncc3) ncc_p_d = 0 if ncc_b != 0: ncc_p_d = ncc1/(ncc_b) if ncc_p_d > ncc_value: ncc_value = ncc_p_d disparity[i, j] = d NCC_value[i ,j] = ncc_p_d ncc_value = threshold print("iter{0}".format(i))

这段代码是一个用于计算图像间归一化互相关系数（Normalized Cross-Correlation Coefficient，NCC）的函数。函数的输入参数包括两张图像（`img1`和`img2`）、图像的平均值（`avg_img1`和`avg_img2`）、视差图（`disparity`）、NCC值（`NCC_value`）、迭代深度（`deeps`）、阈值（`threshold`）、最大视差值（`max_d`）、最小行数（`min_rows`）和最大行数（`max_rows`）。

函数通过嵌套的循环遍历每个像素点，计算其NCC值。首先，根据条件判断，确定最大视差值（`max_d1`）。然后，在视差范围内，通过两层嵌套的循环遍历一个7x7的窗口，分别计算互相关系数的三个分子项（`ncc1`、`ncc2`和`ncc3`）。接下来，计算归一化互相关系数的分母项，并进行平方根运算得到 `ncc_b`。然后，通过除法计算归一化互相关系数 `ncc_p_d`。如果 `ncc_p_d` 大于阈值 `ncc_value`，则更新最大的 `ncc_p_d` 值、视差图和NCC值。最后，将阈值重置为初始值。

函数的输出是更新后的视差图和NCC值。在循环的每次迭代中，会打印出当前的迭代次数。

请注意，这只是代码片段的一部分，可能还有其他相关的代码在外部定义。

相关问题

create_ncc_model

Halcon 中的 create_ncc_model 函数用于创建一个基于归一化相关系数（Normalized Cross Correlation，NCC）的模板。NCC 是一种在图像中寻找相似模式的方法，它计算两个图像之间的相关性。

该函数的语法如下：

create_ncc_model(Image, ModelImage, AngleStart, AngleExtent, ScaleMin, ScaleMax, ScaleStep, Optimization, Score : ModelID)

其中，Image 是用于创建模板的原始图像，ModelImage 是模板图像，AngleStart 和 AngleExtent 是指定角度搜索范围的参数，ScaleMin、ScaleMax 和 ScaleStep 是指定尺度搜索范围的参数，Optimization 指定优化选项，Score 是输出的模板得分，ModelID 是输出的模板 ID。

下面是一个示例：

read_image(Image, "image.png")
read_image(ModelImage, "template.png")
AngleStart := -30
AngleExtent := 60
ScaleMin := 0.8
ScaleMax := 1.2
ScaleStep := 0.1
Optimization := 'none'
create_ncc_model(Image, ModelImage, AngleStart, AngleExtent, ScaleMin, ScaleMax, ScaleStep, Optimization, Score, ModelID)

以上示例将读取名为 "image.png" 的原始图像和名为 "template.png" 的模板图像，然后使用 create_ncc_model 函数创建一个 NCC 模板，并将得分保存在 Score 中，模板 ID 保存在 ModelID 中。

halcon算子 create_ncc_model

`create_ncc_model`是Halcon中用于创建归一化互相关（NCC）模板的算子。该算子基于输入的模板图像，计算模板的平均灰度值、标准差和像素个数等参数，并将它们存储在NCC模板中。该模板可用于后续的模板匹配操作。

`create_ncc_model`算子的语法格式如下：

create_ncc_model(Template : ModelID : )

参数说明：

- `Template`：输入的模板图像。
- `ModelID`：输出的NCC模板ID。

使用示例：

read_image(Template, 'template.png')
create_ncc_model(Template, ModelID)

上述代码中，首先读入模板图像`template.png`，然后调用`create_ncc_model`算子创建NCC模板，并将其存储在`ModelID`中。