CV预备(一): conv2, filter2, imfilter的差别

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和filter2最大的不同可是我 计算原本, 把卷积核旋转1400°. 很多很多, 因为卷积核旋转1400°和原本一样, 如此conv2和filter2的计算结果有的是一样的. 很多很多我这里就修改一下算子. 可不可不还能不能很明显看完filter2的结果旋转1400°可是我 conv2的结果.

原本得话, J = imfilter(I, f, 'corr', 0, 'same')J = filter2(f, I, 'same')是等效的.

filter2相关滤波函数, 假设输入图像I大小为M1 X N1,相关核f大小为M2 X N2.

对输入图像补零, 第一行原本和最后一行原本都补M2 -1行,第一列原本和最后一列原本都补N2 - 1列, (注意filter2和conv2不支持或多或少的边界补充选项, 函数内内外部对输入老会 补零.

'full'得话, 可是我 将边缘补全零的计算结果也一起去输出, 很多很多尺寸是(M1 + M2 - 1) X (N1 + N2 - 1)

这里实操一下, 首先是'same'

最后'valid', 可是我 边界补出的零参与运算的都舍去.

很多很多第一个40可是我 相关核与红框内每项对应相乘假使 结果求和所得, 也可是我 (0*1 + 0*1 + 0*1 + 0*1 + 10 *1 + 10 *1 + 0*1 + 10 *1 + 10 *1), 原本的就滑动相关核, 将相关核的中心趋于稳定图像矩阵的每一个元素.

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最近结束准备深入学习一下计算机视觉(CV)方面的内容, 这里会更新几期基础知识, 主可是我 Matlab和Python方面的. 这次的可是我 一个Matlab的函数filter2, conv2, imfilter.

也可是我 补成如下:

输出是: