python scipy卷积 图像卷积

最新推荐文章于 2024-11-22 14:17:53 发布
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分类专栏： python宝典 视觉相关
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/78163535
本文介绍了Python的Scipy库在信号处理中的应用，特别是卷积运算。讲解了一维信号的卷积原理，通过数组示例解释了卷积过程，并提到了卷积在大整数乘法中的应用。此外，还探讨了对白噪声进行卷积的方法，以及使用fftconvolve函数。在二维图像卷积部分，介绍了signal.convolve2d()函数的使用，以及处理灰度图像时为何需要取绝对值。最后，提到了signal.sepfir2d()函数，它允许分别指定行和列的卷积核。

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Python中使用Scipy库进行图像卷积操作：从原理到实践
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03-26 607
接下来，我们将使用Scipy中的ndimage模块提供的convolve函数，对一张示例图像进行卷积操作。总结起来，通过Scipy库提供的卷积函数，我们可以方便地对二维图像进行各种卷积操作。需要注意的是，在进行卷积操作时，边缘部分的像素会受到卷积核的影响而产生变化，因此我们可以使用Scipy中的reflect、constant或nearest模式来处理边缘像素。最后使用matplotlib库显示原始图像和卷积后的图像。Python中的Scipy库提供了丰富的卷积函数，其中包括了对于二维图像的卷积操作。
python scipy.optimize 计算带卷积的最小二乘
qq_26657001的博客
02-23 629
import numpy as np from scipy.optimize import leastsq #from scipy.integrate import quad,dblquad,nquad import math import xlrd import matplotlib as mat mat.use("TkAgg") import matplotlib.pyplot as plt ...
python边缘坐标提取_Python实现使用卷积提取图片轮廓功能示例
weixin_39756192的博客
12-05 1161
本文实例讲述了Python实现使用卷积提取图片轮廓功能。分享给大家供大家参考，具体如下：一、实例描述将彩色的图片生成带边缘化信息的图片。本例中先载入一个图片，然后使用一个“3通道输入，1通道输出的3*3卷积核”(即sobel算子)，最后使用卷积函数输出生成的结果。二、代码'''''载入图片并显示首先将图片放到代码的同级目录下，通过imread载入，然后将其显示并打印出来'''import matp...
【Python学习笔记】26：scipy卷积运算
热门推荐
大桔骑士的学习笔记
07-28 2万+
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。 两个一维信号卷积 >>> import numpy as np >>> x=np.array([1,2,3]) >>> h=np.array([4,5,6]) >>> import scipy.signal >>> sci...
scipy的二维图像卷积运算
实践求真知
11-22 2185
一 代码 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent()#二维图像数组，lena图像 w = np.zeros((50,50))#全0二维数组，卷积核 w[0][0]=1.0#修改参数，调整滤波器 w[49][25]=1
21python调用scipy实现卷积
weixin_41529093的博客
12-16 254
转载，仅作为记录，大佬请跳过。 使用scipy.signal.convolve(x, h) import numpy as np import scipy.signal x = np.array([1,2,3]) h = np.array([4,5,6]) print(scipy.signal.convolve(x, h)) 感谢大佬博主：传送门
【OpenCV 例程200篇】53. Scipy 实现图像二维卷积
youcans的博客
12-08 5609
图像滤波是常用的图像预处理操作。滤波器也被称为 "核"、"模板"、"窗口"、"掩模"、"算子"，线性滤波器就是指基于线性核的滤波，也就是卷积运算。 卷积运算（Convolution operation）是利用模板对图像进行邻域操作。 Python的科学计算包Scipy 中提供了函数 sp.convolve2d 实现二维离散卷积的计算。
python scipy卷积运算的实现方法
09-18
总结，Python Scipy库的`signal`模块为一维和二维卷积提供了强大的功能，无论是简单的数学运算还是复杂的图像处理任务，都能有效应对。通过学习和应用这些函数，开发者可以更好地理解和处理各种信号和图像数据。
Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例
12-25
本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 二维图像卷积运算 一 代码 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as...
python scipy简介
余生的博客
11-22 967
scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算，后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster：包含聚类算法constants：物理和数学上的一些常数fftpack：快速傅里叶变换integrate：积分和常微分方程的求解interpolate：插值和平滑的样条函数io：输入和输出linalg：线性代数ndimage：N维的图像处理ord：回归正交距离optimize：优化和寻根方程signal：信号处理sparse：稀疏矩阵。
python下手动实现卷积神经网络中的卷积操作（conv2d）
huqinwei的专栏
10-23 9554
写这个的原因：一来好像没怎么搜到别人手动实现，作为补充；二来巩固一下基础。 卷积操作示意 先从一张示意图说起，卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了，只讲这张图，大意就是，有in-channel，有out-channel，你需要把in-channel都做卷积操作，然后产出out-channel，所以这个w是要层层拆解，w分拆成w0和w1，以对应2个out-channel。w0分拆成...
python卷积计算_Python使用scipy模块实现一维卷积运算示例
weixin_39810856的博客
12-09 388
本文实例讲述了Python使用scipy模块实现一维卷积运算。分享给大家供大家参考，具体如下：一 介绍signal模块包含大量滤波函数、B样条插值算法等等。下面的代码演示了一维信号的卷积运算。二 代码import numpy as npimport scipy.signalx = np.array([1,2,3])h = np.array([4,5,6])print(scipy.signal.co...
scipy一维卷积
实践求真知
11-22 2303
一 介绍 signal模块包含大量滤波函数、B样条插值算法等等。下面的代码演示了一维信号的卷积运算。 二 代码 import numpy as np import scipy.signal x = np.array([1,2,3]) h = np.array([4,5,6]) print(scipy.signal.convolve(x, h))#一维卷积运算 三 运行结果
scipy.signal.convovle 卷积函数
baidu_41901258的博客
08-30 1940
卷积函数
python卷积函数_python – 理解Scipy卷积
weixin_39715997的博客
12-09 661
我试图理解Scipy提供的离散卷积与人们将获得的分析结果之间的差异.我的问题是输入信号的时间轴和响应函数如何与离散卷积输出的时间轴相关？为了尝试回答这个问题,我考虑了一个带有分析结果的例子.我的输入信号是高斯信号,我的响应函数是带阶跃函数的指数衰减.这两个信号的卷积的分析结果是修正的高斯(https://en.wikipedia.org/wiki/Exponentially_modified_Ga...
使用卷积进行混响音响制作-python
baye_DOA的博客
01-07 1405
signal.fftconvolve函数： 采用fft进行卷积操作，输出信号长度大于信号，或者冲击响应长度，所以要进行裁剪。 from scipy import signal def reverb(win , Vwave): sig = Vwave filtered = signal.fftconvolve(sig , win ,mode ='full') filtered = filtered[0: len(sig)] return filtered ...
PythonGuides 博客中文翻译（一百一十）
龙哥盟
11-09 1342
差分进化(DE)，一种用于进化计算的技术，寻求迭代地增强关于指定质量度量的候选解。由于它们可以搜索很宽的潜在解空间，并且对被优化的问题很少或不做假设，这种技术经常被称为元启发式。然而，像 DE 这样的元试探法并不能确保找到理想的解决方案。不同于传统的优化技术，如梯度下降和拟牛顿法，它们都要求优化问题是可微的，DE 不使用被优化问题的梯度，因此适用于多维实值函数。因此，差分进化可以应用于优化问题，甚至不连续，噪音，随时间变化等。DE。
Python卷积详解
微小冷的学习笔记
04-20 5762
卷积操作经常被作用在图像滤波以及边缘提取上，例如，通过类似下面这样的矩阵，可以将图像的纵向的边缘提取出来。
卷积图像特征提取的python代码
最新发布
05-08
### Python 实现卷积图像特征提取 以下是使用 Python 和 NumPy 库实现卷积图像特征提取的一个简单示例。此代码展示了如何定义一个卷积核并对输入图像应用卷积运算，从而提取其边缘或其他特征。 ```python import numpy as np from scipy import signal from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载灰度图像并转换为NumPy数组 def load_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('L') # 转换为灰度图像 return np.array(img) # 定义卷积函数 def apply_convolution(image, kernel): # 使用scipy.signal.convolve2d进行二维卷积 convolved_image = signal.convolve2d(image, kernel, mode='same', boundary='symm') return convolved_image # 主程序 if __name__ == "__main__": # 加载图像 image_path = 'example.jpg' # 替换为您自己的图像路径 image = load_image(image_path) # 定义一个简单的3x3 Sobel算子作为卷积核 (用于检测垂直边缘) sobel_vertical_kernel = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) # 对图像应用卷积 result = apply_convolution(image, sobel_vertical_kernel) # 显示原始图像和处理后的图像 fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) axes[0].imshow(image, cmap='gray') axes[0].set_title("Original Image") axes[0].axis('off') axes[1].imshow(result, cmap='gray') axes[1].set_title("Convolved Image") axes[1].axis('off') plt.show() ``` #### 解释 上述代码实现了以下几个功能： 1. **加载图像**：通过 `PIL` 库读取图像文件，并将其转换为灰度模式以便简化计算[^2]。 2. **定义卷积核**：此处采用了一个常见的 Sobel 垂直边缘检测器作为卷积核[^3]。 3. **应用卷积**：使用 SciPy 的 `convolve2d` 函数对图像和卷积核进行卷积运算[^4]。 4. **显示结果**：利用 Matplotlib 展示原始图像及其经过卷积处理的结果。 这种技术广泛应用于计算机视觉领域，特别是在卷积神经网络（CNN）中用来自动提取复杂的图像特征[^1]。
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