pyfusion.utils package¶
Submodules¶
pyfusion.utils.histMatch module¶
-
pyfusion.utils.histMatch.
histMatch
(src, ref)[原始碼]¶ 直方图匹配
histMatch函数将会返回以`ref`影像为基准的匹配影像,`src`和`ref`都应该为灰度影像
- 參數
src – 源影像,应该为`numpy.ndarry`的数据结构,应该使用`opencv`包来读入
ref – 参考影像,应该为`numpy.ndarry`的数据结构,应该使用`opencv`包来读入
- 傳回
结果影像
- 傳回型態
numpy.ndarray
pyfusion.utils.judge module¶
pyfusion.utils.utils module¶
-
pyfusion.utils.utils.
Entropy
(src)[原始碼]¶ 计算影像的信息熵
The Entropy will calculate the information entropy of image
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
信息熵
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.utils.
RMSE
(src, pan)[原始碼]¶ 计算影像的RMSE
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
RMSE
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.utils.
R_value
(src, pan)[原始碼]¶ 计算影像的相关性系数
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
R value
- 傳回型態
float
Module contents¶
-
pyfusion.utils.
Entropy
(src)[原始碼]¶ 计算影像的信息熵
The Entropy will calculate the information entropy of image
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
信息熵
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.
RMSE
(src, pan)[原始碼]¶ 计算影像的RMSE
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
RMSE
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.
R_value
(src, pan)[原始碼]¶ 计算影像的相关性系数
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
R value
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.
avg_grad
(src)[原始碼]¶ 计算影像的平均梯度
- 參數
src – source image, it should be read by cv2.imread() and grayscale image
- 傳回
average gradient
- 傳回型態
float
-
pyfusion.utils.
histMatch
(src, ref)[原始碼]¶ 直方图匹配
histMatch函数将会返回以`ref`影像为基准的匹配影像,`src`和`ref`都应该为灰度影像
- 參數
src – 源影像,应该为`numpy.ndarry`的数据结构,应该使用`opencv`包来读入
ref – 参考影像,应该为`numpy.ndarry`的数据结构,应该使用`opencv`包来读入
- 傳回
结果影像
- 傳回型態
numpy.ndarray
-
pyfusion.utils.
histMatch2
(src, ref)[原始碼]¶ 直方图匹配
histMatch2函数功能与histMatch函数类似,但这个处理的不是8位的影像,PCA融合时需要使用
- 參數
src – 源影像,应该为`numpy.ndarry`的数据结构,应该使用`opencv`包来读入
ref – 参考影像,结构为`numpy.ndarry`,dtype为`numpy.float32`
- 傳回
结果影像
- 傳回型態
numpy.ndarray