三、用numpy.pad()对图像进行填充及简单的图像处理

最新推荐文章于 2025-06-07 01:28:21 发布
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分类专栏： python python细语
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本文介绍了如何使用numpy.pad()对图像进行填充，详细解释了参数含义，并通过实例展示了不同填充方式对图像的影响。此外，还探讨了简单的图像处理，包括改变图像颜色以生成新样本的方法，这对于CNN训练中的样本扩充具有重要意义。

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一、用numpy.pad()对图像进行填

我们都知道在css的盒子模型中，有padding（内边距）这一属性。同css中的padding类似，在numpy中，numpy.pad()可以跟矩阵添加内边距，这一方法在CNN中的卷积层可以用到，可以影响到卷积后矩阵的维度，其用法如下：

numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)[source]

其中array是需要添加内边距的矩阵。pad_width对应矩阵每个维度填充的宽度，其格式是这样的： ((before1,after

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计算机视觉：填充(padding)技术
huanfeng_AI的博客
05-27 1486
在前面的课程中，我们学习了使用3*3的过滤器去卷积一个5*5的图像，那么最终会得到一个3*3的输出。那是因为 3×3 过滤器在 5×5 矩阵中，只可能有 3×3 种可能的位置。这背后的数学解释是，如果我们有一个nn的图像，用f×f的过滤器做卷积，那么输出的维度就是。在这个例子里是5−3+1=3，因此得到了一个 3×3 的输出。
NumPy之pad()用法
zhaoguanhua的博客
07-08 2137
1、一维填充 2、二维填充 3、高维度填充
图片处理-填充图片-numpy.pad
Yoc Lu
08-19 2183
图片处理-填充图片-numpy.pad np.pad() 常用于深度学习中的数据预处理（例如用于图片处理中填充图片），可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状。 对一维数组的填充 import numpy as np arr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4]) '''不同的填充方法''' print ('constant: ' + str...
np.pad()用于卷积网络中对图片进行填充
qq_37535492的博客
03-23 2003
有一张RGB的图像，我们要在这个图像的周围加上填充元素，使得这个图像不会再卷积操作后导致边缘信息丢失和图像尺寸的减小。 为此，我们需要padding操作，numpy库中对这个进行了封装numpy.pad()函数： 对一个一维数组来说： 但是我们的图像至少是二维的（灰度图），我们要在这样的格式下进行填充，就需要理解到图像在空间位置上的脑补图： 在参数传递中，我们只需要计算...
NumPy图像处理完全指南：从基础到高级技巧
最新发布
vvilkin的学习备忘
06-07 494
在计算机视觉和图像处理领域，NumPy 是最基础、最强大的 Python 库之一。由于图像本质上是一个多维数组（彩色图像是 (H, W, 3) 的三维数组，灰度图像是 (H, W) 的二维数组），NumPy 提供了高效的数组计算能力，使我们能够轻松地进行各种图像处理操作。 无论你是计算机视觉初学者，还是希望优化图像处理代码的开发者，本文都能帮助你掌握 NumPy 在图像处理中的核心应用。
python--numpy pad函数使用
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qq_29592167的博客
07-14 2万+
        在卷积神经网络中，为了避免图片边缘像素点不能有效得到使用，同时，在卷积之后，图片被不断压缩的情况，我们有一个重要的操作叫做padding，翻译为填充，主要是通过在图片周围填充一定量的像素点来避免上述两种问题的产生。如上图所示，红色区域为原始图像，我们需要将其周围做好填充，使其成为一个更大的图画，避免卷积结束后出现像素点的损失，从而避免了神经网络无法加深的问题。        在py...
python 随机padding_【python实现卷积神经网络】padding2D层实现
weixin_39962199的博客
12-08 236
classConstantPadding2D(Layer):"""Adds rows and columns of constant values to the input.Expects the input to be of shape (batch_size, channels, height, width)Parameters:-----------padding: tupleThe amo...
Numpy中的填充，np.pad()
种花家的奋斗兔的博客
03-27 3302
1.np.zeros_like() 函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小； 2. Counter() 3.np.argmax() 4.matplotlib命令与格式：标题(title),标注(annotate),文字说明(text) ...
numpy-基于numpy实现的图像处理算法之随机形状.zip
06-23
除了基本的切片和填充，NumPy还提供了丰富的函数用于图像处理，如平滑滤波（`np.convolve()`）、卷积（`np.correlate()`）、图像缩放（使用`scipy.ndimage`库）以及色彩空间转换（例如从RGB到灰度）等。 在处理随机...
Numpy实现ZeroPadding2D(1)，Python开发教程入门
m0_55030688的博客
03-22 353
④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）(img-oKwq4qFN-1711058316176)]①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）②　Python标准库资料（最全中文版）
numpy pad函数
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
05-22 1897
在卷积神经网络中一个重要的操作就是padding，翻译为填充。就是把一张图片的作为填上一些像素点，以免使得在卷积过程中，图像边缘的点的信息卷积次数过少，而使信息丢失。 在numpy函数中已经把padding封装好了。 此处重点讨论这函数的具体用法。 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt a=np...
python中numpy.pad()函数的使用
大彤小忆的博客
11-16 8543
  在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作。   numpy.pad() 常用于深度学习中的数据预处理，可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状。 语法结构 ndarray = numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中，a
np.pad()函数进行padding操作
yangmaoda的博客
09-03 521
import numpy as np A= np.arange(95,99).reshape(2,2) A array([[95, 96], [97, 98]]) np.pad(A,((3,2),(2,3)),'constant',constant_values=(0,0)) array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0, 0, 0,
python numpy 图片 pad 参数详解
qq_28118723的博客
05-15 670
python numpy 图片 pad 参数详解
NumPy库学习之np.pad函数
qq_46396470的博客
07-30 2414
np.pad是 NumPy 库中的一个函数，用于对数组进行填充（padding）。这个函数可以非常方便地在数组的周围或内部添加值，以扩展数组的形状。填充可以是常数、线性增长/缩减、最近点重复或镜像映射。
python numpy常用操作_numpy的基本操作
weixin_29479087的博客
03-01 299
记住：numpy的操作都是按元素进行的，即elementwise！elementwise>>> import numpy as np>>> a = np.arange(10).reshape(2,5)>>> aarray([[0, 1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8, 9]])>>> b = a + 1>&g...
手撸 Numpy 的 Slice 与 Pad 算法（C语言描述）
weixin_39527684的博客
10-13 407
就是在第一维度中截取第 1， 第 2 个单元(1:3)，再从这第1，第2个单元中截取第二维度的第2，第3个单元(2:4)，然后再从第2维度的第2，第3个单元找截取第三个维度的第2个单元(2:3), 最后从第三个维度中截取第四维度的第1单元(1:2)。Numpy 包里面的数组是一种不定维数组，使用它的时候，我在思考它的 Slice 与 Pad 算法是如何。首先考虑最简单的情况，便是一维数组的 Slice， 要截取一维数组中的某一段数据，需要掌握两个条件，1、是数组的首地址，2、是截取数据的偏移量。
NumPy数组（1、数组初探）
u011089523的博客
05-12 1044
目前我的工作是将NumPy引入到Pyston中（一款Dropbox实现的Python编译器/解释器）。在工作过程中，我深入接触了NumPy源码，了解其实现并提交了PR修复NumPy的bug。在与NumPy源码以及NumPy开发者打交道的过程中，我发现当今中文NumPy教程大部分都是翻译或参考英文文档，因此导致了许多疏漏。比如NumPy数组中的broadcast功能，几乎所有中文文档都翻译为“广播”
numpy.pad 多维数据 —以填充方式‘minimum’为样例
休的博客
03-05 1625
文章目录语法结构样例 语法结构 numpy.pad(array, pad_width, mode=‘minimum’, **kwargs) mode =‘minimum’ 表示最小值填充 具体的参数解释可参考： Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用 官方文档：pad 样例 方法： 在做padding时，优先从最里面的维度开始扩展，对于本样例的3维数据a,也就是说要先pad dim=2,之后dim=1, 最后是 dim=0. # 也可以通过画三维图来解释！ import numpy as np
编写numpy程序实现在进行卷积运算前根据卷积核大小对图像进行padding
04-26
2.对图像进行padding，可以选择0填充或者是反射填充等方式。 3.进行卷积操作。 4.去除padding，得到卷积后的图像。 以下是一个实例代码，实现对图像进行padding： ``` import numpy as np def pad_image(image,...
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