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python怎么在二维图像上进行卷积

这篇文章将为大家详细讲解有关python怎么在二维图像上进行卷积,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

1、说明

对于二维矩阵,卷积时卷积核由左向右、由上向下滑动,对应位置要求加权和。

一般图片为RGB三通道,需要每个通道卷积,每个通道都是二维矩阵。灰度图只有一个通道,直接卷起即可。

2、实例

def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray):    # 计算需要填充的行列数目,这里假定mode为“same”    # 一般卷积核的hw都是奇数,这里实现方式也是基于奇数尺寸的卷积核    h, w = inputs.shape    kernel = kernel[::-1, ...][..., ::-1]  # 卷积的定义,必须旋转180度    h2, w1 = kernel.shape    h_pad = (h2 - 1) // 2    w_pad = (w1 - 1) // 2    inputs = np.pad(inputs, pad_width=[(h_pad, h_pad), (w_pad, w_pad)], mode="constant", constant_values=0)    outputs = np.zeros(shape=(h, w))    for i in range(h):  # 行号        for j in range(w):  # 列号            outputs[i, j] = np.sum(np.multiply(inputs[i: i + h2, j: j + w1], kernel))return outputs

python有哪些常用库

python常用的库:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。

关于“python怎么在二维图像上进行卷积”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

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