Сопоставление двух перпендикулярных кадров, снятых двумя перпендикулярными камерами, с помощью trackpy ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу создать трехмерную траекторию движения микроорганизмов, используя данные, полученные из двух одновременных и перпендикулярных кадров изображения. Вот как выглядит кадр такого видео после обработки с удалением медианы (т.е. фона):
Изображение, снятое камерой
Итак Пока я применил метод, предложенный trackpy, и мне удалось извлечь Dataframe, соответствующий каждой камере, которая имеет ключи:

Код: Выделить всё

[ 0; y; x; mass; size; ecc; signal; raw_mass; ep; frame; particle]

Сейчас я хочу сопоставить два Dataframe так, чтобы они совпадали по вертикали y, которая является общей для обеих камер.
Я манипулировал полученными кадрами данных и создал в этих кадрах данных новый столбец под названием «Разница», используя следующий код:

Код: Выделить всё

df_camA = df_camA.sort_values(by=['particle', 'frame'])

df_camA['difference'] = df_camA.groupby('particle')['y'].diff()

соответствует разнице вертикальных положений данной частицы между двумя последовательными кадрами. Затем я попытался сопоставить эти значения между каждой таблицей, используя:

Код: Выделить всё

df_camA['difference'].fillna(0, inplace=True)
df_camB['difference'].fillna(0, inplace=True)
difference_vectors_A = df_camA.groupby('particle')['difference'].apply(list)
difference_vectors_B= df_camB.groupby('particle')['difference'].apply(list)

liste_vect_A=[]
for vector in difference_vectors_A:
liste_vect_A.append(np.array(vector))

liste_vect_B=[]
for vector in difference_vectors_B:
liste_vect_B.append(np.array(vector))

i=0
for vect_A in liste_vect_A:
dist=10000
normA=np.linalg.norm(vect_A)
if normA!=0:
index_min=0
j=0
for vect_B in liste_vect_B:
if np.linalg.norm(vect_B)!=0:
diff=np.linalg.norm(vect_B-vect_A)
if diff

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79197912/correlating-two-perpendicular-frames-captured-by-two-perpendicular-cameras-using[/url]