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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何在二維圖像上進行卷積
說明
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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
def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray): # 計算需要填充的行列數(shù)目，這里假定mode為“same” # 一般卷積核的hw都是奇數(shù)，這里實現(xiàn)方式也是基于奇數(shù)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)) for i in range(h): # 行號 for j in range(w): # 列號 outputs[i, j] = np.sum(np.multiply(inputs[i: i + h1, j: j + w1], kernel)) return outputs
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學習指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
文章名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何在二維圖像上進行卷積
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