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說明

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1、對(duì)于二維矩陣，卷積時(shí)卷積核由左向右、由上向下滑動(dòng)，對(duì)應(yīng)位置要求加權(quán)和。

2、一般圖片為RGB三通道，需要每個(gè)通道卷積，每個(gè)通道都是二維矩陣?；叶葓D只有一個(gè)通道，直接卷起即可。

實(shí)例

def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray):
    # 計(jì)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(shí)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(zhuǎn)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(hào)
        for j in range(w):  # 列號(hào)
            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(jìn)行卷積的方法，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)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。

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