Соответствие исходного изображения целевому изображению в python

Question

Хорошо, ребята, я застреваю, пытаясь создать сопоставление гистограммы для двух изображений; образ шаблона и изображение назначения (назначение означает изображение, в котором я хочу совместить изображение шаблона). Вместо отображения совпадающего изображения я получаю пустое изображение. Я чувствую, что я измучен этим, поэтому я пришел к SO. Может ли кто-нибудь вести меня в правильном направлении?

Любая помощь в правильном направлении будет оценена по достоинству.

def matching(template, target, numberOfBins=256): 

    templateHist, bins1 = np.histogram(template.flatten(), numberOfBins, density = False) 
    targetHist, bins2 = np.histogram(target.flatten(), numberOfBins, density = False) 
    cdfTemplate = templateHist.cumsum() #Cumulative distributed function 
    cdfTemplate = (255 * cdfTemplate/cdfTemplate[-1]) #normalize 
    cdfTarget = targetHist.cumsum() 
    cdfTarget = (255 * cdfTarget/cdfTarget[-1]).astype(np.float64) 
    im2 = np.interp(template.flatten(), cdfTemplate, bins1[:-1]) 
    im3 = np.interp(im2, cdfTarget, bins2[:-1]) 
    result = im3.reshape((template.shape)) 

    return result 

Answer 1

• Сообщение об ошибке говорит вам, что cdfTemplate[-1] равно нулю, что приводит все элементы в cdfTemplate становится пренебрежимо малых.
• Работая в обратном направлении, это означает, что сумма templateHist также должна быть равна нулю.
• templateHist содержит подсчеты, рассчитанные с template.flatten(). Поскольку вы не указали набор весов для np.histogram, нет никакого способа, чтобы любой из элементов в templateHist мог быть отрицательным. Поэтому templateHist должны быть все нули.
• Вы также передаете положительное целое число как параметр bins в np.histogram, и вы не указали параметр range. Поэтому, если template содержит любые значения, то np.histogram должен автоматически выбирать набор краев бункера таким образом, чтобы по крайней мере один из счетчиков был положительным.
• Если template содержит NaNs или бесконечные значения, вы должны получить ValueError, а не вектор всех ненужных подсчетов.
• Поэтому логический вывод состоит в том, что template должен быть пустым массивом.