回答編集履歴
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## 追記
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> 1フレームの強度の振れ幅がピクセルごとに違うので、正規化を行いたいと思います。
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チャンネルごとに平均をとって、(フレーム数, 高さ, 幅) の配列を作ったあと、axis=0 方向、つまり、画素ごとに [-1, 1] の範囲に正規化を行えばよいです。
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```python
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import time
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from urllib.request import urlretrieve
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import cv2
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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start = time.time()
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# サンプル用動画をダウンロードする。
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video_path = "sample.avi"
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video_url = "https://github.com/opencv/opencv/raw/master/samples/data/vtest.avi"
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urlretrieve(video_url, video_path)
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# 動画の全フレームを読み込む。
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cap = cv2.VideoCapture(video_path)
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# 1フレームずつ取得する。
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imgs = []
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while True:
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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break
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imgs.append(frame)
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# チャンネルごとに平均をとる。
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mean = np.mean(imgs, axis=-1)
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del imgs # メモリ節約のため、不要になったので、削除する。
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print(mean.shape) # (795, 576, 768)
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# 範囲を [-1, 1] にする。
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mins, maxs = mean.min(axis=0), mean.max(axis=0)
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# メモリ節約のため、演算はインラインで行う。
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mean -= mins
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mean *= 2 / (maxs - mins)
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mean -= 1
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# ピクセルごとに相関係数を計算する。
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x0, y0 = 10, 10 # 対称とする点
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h, w = mean.shape[1:3] # 画像の幅、高さ
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vec1 = mean[:, y0, x0]
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corr_img = np.empty((h, w))
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for y in range(h):
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for x in range(w):
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vec2 = mean[:, y, x]
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# 相関行列を計算する。
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C = np.corrcoef(vec1, vec2)
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corr_img[y, x] = C[0, 1] # x, y の相関係数
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print(f"Done! {time.time() - start}s") # 66.96258449554443s
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.imshow(corr_img)
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plt.show()
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mean_imgs = np.mean(imgs, axis=-1)
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print(mean_imgs.shape) # (795, 576, 768
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print(mean_imgs.shape) # (795, 576, 768)
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