Ok. Concernant le script, le gain de vitesse viendra de la transformée de Fourier que Numpy peut faire.
La première image de la série (A) peut être récupérée comme image de test pour la corrélation.
Ensuite, pour chaque image suivante (B), faire:
Af = fft2(A); Bf = fft2(B);
// La corrélation dans le domaine de Fourier revient à une multiplication terme à terme par le conjugué complexe de B
Cf = Af * conj(Bf);
C = fftshift(ifft2(Cf)); // On repasse dans le temps
Trouver le max de C, qui est décalé relativement au centre d'une image de la taille de A.
Il suffit ensuite de faire un crop de la taille désirée autour.
[^] # Re: Détection du spot dans l'image
Posté par TNorth . En réponse au journal ISS : le flim. Évalué à 3.
Ok. Concernant le script, le gain de vitesse viendra de la transformée de Fourier que Numpy peut faire.
La première image de la série (A) peut être récupérée comme image de test pour la corrélation.
Ensuite, pour chaque image suivante (B), faire:
Af = fft2(A); Bf = fft2(B);
// La corrélation dans le domaine de Fourier revient à une multiplication terme à terme par le conjugué complexe de B
Cf = Af * conj(Bf);
C = fftshift(ifft2(Cf)); // On repasse dans le temps
Trouver le max de C, qui est décalé relativement au centre d'une image de la taille de A.
Il suffit ensuite de faire un crop de la taille désirée autour.