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python函数运算卷积 python的卷积函数( 三 )

IT技术模型


dst:输出图像，尺寸与输入图像一致 。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差 。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差 。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值 。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到 。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积 。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差 ， 标准差越大 ， 核中心的值与周围的值差距越小 ， 曲线越平滑 。标准差越?。酥行牡闹涤胫芪У闹挡罹嘣酱?，曲线越陡峭 。
从图像的角度来说，高斯核的标准差越大，平滑效果越不明显 。高斯核的标准差越小，平滑效果越明显 。
可见，标准差越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
python三维卷积可以用什么函数? matlab只要用convn写了一个输入和卷积核dim=2是一样的（都是3）的卷积函数，可以试试多加一个for循环变成三维卷积
def conv3D(image, filter):
'''
三维卷积
:param image: 输入 ， shape为 [h,w,c], c=3
:param filter:卷积核 ， shape为 [x,y,z], z=3
:return:
'''
h, w, c = image.shape
x, y, z = filter.shape
height_new = h - x + 1# 输出 h
width_new = w - y + 1# 输出 w
image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)
for i in range(height_new):
for j in range(width_new):
r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])
g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])
b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])
image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])
image_new = image_new.clip(0, 255)
image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')
return image_new
Python 中用于两个值卷积的函数是什么，我知道matlab 中是conv ， Python中有预知对应的吗全部用文件IO的话可以这样： matlab把所有参数输出到一个文件里，然后用system命令调python脚本 。python脚本读文件做计算结果再写文件 。最后matlab再读文件得到结果 。假设python脚本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令...
利用Python实现卷积神经网络的可视化在本文中 ， 将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为广泛 。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念 。
正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到的，研究人员需要对所设计模型的工作原理及其功能掌握清楚，这点至关重要 。一般而言，一名深度学习研究者应该记住以下几点：
1.1 理解模型是如何工作的
1.2 调整模型的参数
1.3 找出模型失败的原因
1.4 向消费者/终端用户或业务主管解释模型做出的决定
2.可视化CNN模型的方法
根据其内部的工作原理，大体上可以将CNN可视化方法分为以下三类：
初步方法：一种显示训练模型整体结构的简单方法
基于激活的方法：对单个或一组神经元的激活状态进行破译以了解其工作过程
基于梯度的方法：在训练过程中操作前向传播和后向传播形成的梯度
下面将具体介绍以上三种方法，所举例子是使用Keras深度学习库实现，另外本文使用的数据集是由“识别数字”竞赛提供 。因此，读者想复现文中案例时，请确保安装好Kears以及执行了这些步骤 。

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