python 图像二维卷积运算

如题，关于卷积的相关文章自行百度，以下链接是知乎相关知识

如何通俗易懂地解释卷积？ - 知乎

在定义卷积时为什么要对其中一个函数进行翻转？ - 知乎

import numpy as np
from scipy import signal,misc
import matplotlib.pyplot as plt



image=misc.ascent()#打开测试二维图像数组，ascent
w=np.zeros((50,50))#全零数组，卷积核；(50*50)的矩阵
w[0][0]=1.0
w[49][25]=1.0
print(w)
image_new=signal.fftconvolve(image,w)#使用ftt算法进行卷积

plt.figure()#打开matplotlib的可视化figure
plt.imshow(image_new)
plt.gray()#灰阶图
plt.title('filtered image')#标题
plt.show()#显示plt

运行结果

如图，图片是500*500的二维数组，卷积核是一个w[0][0]=1.0   w[49][25]=1.0，其余为零的矩阵

在卷积中，这相当于把图形的左上顶角依次添加到图形的底部中心（导致了图片的重影）。图片所有影响到的像素集合在一起就成了这样一张图。