python如何在二维图像上进行卷积计算（python如何在二维图像上进行卷积）

说明

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  、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  
    
    
    
  。

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、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 




 




 




 




。

实例

defmy_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 h1,w1=kernel.shape h_pad=(h1-1)//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)) foriinrange(h):#行号 forjinrange(w):#列号 outputs[i,j]=np.sum(np.multiply(inputs[i:i+h1,j:j+w1],kernel)) returnoutputs

以上就是python在二维图像上进行卷积的方法
   




   




   




   



，希望对大家有所帮助  

   

   

   

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