python如何在二維圖像上進行卷積
說明
1、對于二維矩陣，卷積時卷積核由左向右、由上向下滑動，對應位置要求加權和。
2、一般圖片為RGB三通道，需要每個通道卷積，每個通道都是二維矩陣。灰度圖只有一個通道，直接卷起即可。
實例
defmy_conv2d(inputs:np.ndarray,kernel:np.ndarray):
#計算需要填充的行列數目，這里假定mode為“same”
#一般卷積核的hw都是奇數，這里實現方式也是基于奇數尺寸的卷積核
h,w=inputs.shape
kernel=kernel[::-1,...][...,::-1]#卷積的定義，必須旋轉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):#行號
forjinrange(w):#列號
outputs[i,j]=np.sum(np.multiply(inputs[i:i+h1,j:j+w1],kernel))
returnoutputs
以上就是python在二維圖像上進行卷積的方法，希望對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。
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