我正在使用Numpy研究图像处理,并面临使用卷积过滤的问题.

我想卷一个灰度图像.(使用较小的2d阵列卷积2d阵列)

有没有人有想法改进我的方法？

我知道scipy支持convolve2d,但我只想使用Numpy来创建一个convolve2d.

我做了什么

首先,我在子矩阵中制作了一个二维数组.

a = np.arange(25).reshape(5,5) # original matrix

submatrices = np.array([
     [a[:-2,:-2], a[:-2,1:-1], a[:-2,2:]],
     [a[1:-1,:-2], a[1:-1,1:-1], a[1:-1,2:]],
     [a[2:,:-2], a[2:,1:-1], a[2:,2:]]])

子矩阵似乎很复杂,但我正在做的事情如下图所示.

接下来,我将每个子矩阵乘以一个过滤器.

conv_filter = np.array([[0,-1,0],[-1,4,-1],[0,-1,0]])
multiplied_subs = np.einsum('ij,ijkl->ijkl',conv_filter,submatrices)

并总结了他们.

np.sum(np.sum(multiplied_subs, axis = -3), axis = -3)
#array([[ 6,  7,  8],
#       [11, 12, 13],
#       [16, 17, 18]])

因此这种行为可以称为我的convolve2d.

def my_convolve2d(a, conv_filter):
    submatrices = np.array([
         [a[:-2,:-2], a[:-2,1:-1], a[:-2,2:]],
         [a[1:-1,:-2], a[1:-1,1:-1], a[1:-1,2:]],
         [a[2:,:-2], a[2:,1:-1], a[2:,2:]]])
    multiplied_subs = np.einsum('ij,ijkl->ijkl',conv_filter,submatrices)
    return …