КРОСС КОРРЕЛЯЦИЯ PYTHON
Кросс-корреляция является важным понятием в обработке сигналов и обработке изображений. Она является методом анализа двух сигналов, используемых для нахождения меры сходства между ними.
В Python для расчета кросс-корреляции между двумя сигналами можно использовать функцию numpy.correlate. Например:
import numpy as np
signal_1 = [0, 1, 2, 3, 4]
signal_2 = [1, 2, 3]
result = np.correlate(signal_1, signal_2, mode='valid')
print(result)В этом примере сначала импортируется библиотека numpy, затем объявляются два сигнала signal_1 и signal_2. Затем вызывается функция numpy.correlate для нахождения меры сходства между этими двумя сигналами. Результат кросс-корреляции записывается в переменную result, а затем выводится на экран.
Аргумент mode в функции numpy.correlate определяет, каким образом расчитывается кросс-корреляция. Значение 'valid' указывает на то, что выходной массив будет содержать только "валидные" значения. То есть, он будет содержать только те элементы, для которых были доступны значения обоих сигналов. Если указать значение 'same', то размер выходного массива будет таким же, как у более короткого из двух сигналов.
Кроме того, в Python для анализа изображений можно использовать модуль cv2 библиотеки OpenCV. Например, для нахождения кросс-корреляции между двумя изображениями можно использовать следующий код:
import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg',0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg',0)
result = cv2.matchTemplate(img1,img2,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
print(result)Здесь используется функция cv2.matchTemplate для нахождения кросс-корреляции между двумя изображениями. Аргумент cv2.TM_CCOEFF_NORMED указывает на то, что будет использоваться нормализованная кросс-корреляция. Результат записывается в переменную result и затем выводится на экран.
КОРРЕЛЯЦИЯ Спирмена Пирсона Кенделла - АНАЛИЗ ДАННЫХ #12
Корреляция в сигналах и данных
14-12 Кросс валидация для временных рядов в python
Корреляция между инфляцией и курсом валюты в Python
Почему корреляция не синоним причинности?
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Новые материалы:
- Python корреляция временных рядов
- Массив частичных сумм python
- Python text метод
- Python ошибка bound method
- Минус бесконечность python
- Html шаблоны django
- Поправка бонферрони python
- Плагин на python
- Python разведочный анализ данных
- Ошибка представления python
- Парсинг яндекс картинок python
- Python проверить вхождение списка в список