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python卷积函数调用 python cv2 卷积

函数IT技术

Python 函数的调用方式好像没有特别的叫法吧，也没注意手册上有什么特别的叫法，至于区别，举个例子你就清楚了，如下：
假如有个列表aa=[1,4,3,5],对这个列表用sort()进行排序，如果第一种方式aa.sort()后aa=[1,3,4,5];
而第二种方式sort(aa)排序后虽然得到了新列表[1,3,4,5],但是aa还是=[1,4,3,5] 。
也就是说第一种方式会改变原列表 ， 而第二种不会改变，只是得到了一个新的副本 。
GOT IT？！^^
补充一下，如果非要说叫法上的区别的话，第一种叫做方法调用，第二种叫做函数调用 。至于方法和函数的些微区别，方法是基于对象的，函数是基于本身的 。如果再详细……方法一般不可以单独使用，因为大部分方法是基于对象的，调用也必须基于对象，像上面第一种；而函数则可以单独使用，你可以理解成它是数据系统本身的，而不是对象专有的 。
PS：至于为什么我换了用sort()而没有用LZ给的例子函数，是因为..…^o^……LZ第一种方式和第二种方式写的都不是一个函数……
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...
python三维卷积可以用什么函数? matlab只要用convn写python卷积函数调用了一个输入和卷积核dim=2是一样python卷积函数调用的（都是3）的卷积函数python卷积函数调用，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python卷积函数调用，shape为 [h,w,c], c=3
:param filter:卷积核python卷积函数调用，shape为 [x,y,z], z=3
:return:
'''
h, w, c = image.shape
x, y, z = filter.shape
height_new = h - x1# 输出 h
width_new = w - y1# 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如何定义和调用函数1、函数定义
①使用def关键字定义函数
②
def 函数名(参数1.参数2.参数3...):
"""文档字符串 ， docstring ， 用来说明函数的作用"""
#函数体
return 表达式
注释的作用：说明函数是做什么的 ， 函数有什么功能 。
③遇到冒号要缩进，冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体，描述了函数是做什么的，即函数的功能是什么 。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的 。
2、函数调用
①函数必须先定义，才能调用 ， 否则会报错 。
②无参数时函数的调用：函数名()，有参数时函数的调用：函数名(参数1.参数2.……)
③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身，否则会出不来，陷入循环调用 。
④函数需要调用函数体才会被执行，单纯的只是定义函数是不会被执行的 。
⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里 ， Step Into My Code进入到调用的模块里函数 。
怎样用python构建一个卷积神经网络?用keras框架较为方便
首先安装anaconda，然后通过pip安装keras
1、#导入各种用到的模块组件
from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.advanced_activations import PReLU
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad
from keras.utils import np_utils, generic_utils
from six.moves import range
from data import load_data
import random
import numpy as np
np.random.seed(1024)# for reproducibility
2、 。#打乱数据
index = [i for i in range(len(data))]
random.shuffle(index)
data = https://www.04ip.com/post/data[index]
label = label[index]
print(data.shape[0], ' samples')
#label为0~9共10个类别 ， keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数
label = np_utils.to_categorical(label, 10)
###############
#开始建立CNN模型
###############
#生成一个model
model = Sequential()
3、#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5 。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道 。
#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：
#激活函数用tanh
#你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28)))
model.add(Activation('tanh'))
#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3 。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数
4、全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的 。
#Dense就是隐藏层 。16就是上一层输出的特征图个数 。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5 1)得到24,(24-3 1)/2得到11，(11-3 1)/2得到4
#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))
#Softmax分类，输出是10类别
model.add(Dense(10, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#############
#开始训练模型
##############
#使用SGDmomentum
#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])
#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10 ， batch_size为100．
#数据经过随机打乱shuffle=True 。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要 。show_accuracy=True ， 训练时每一个epoch都输出accuracy 。
#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集 。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用data augmentation的方法
#一些参数和调用的方法，请看文档
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset
samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset
samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std
zca_whitening=False, # apply ZCA whitening
rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)
horizontal_flip=True, # randomly flip images
vertical_flip=False) # randomly flip images
# compute quantities required for featurewise normalization
# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)
datagen.fit(data)
for e in range(nb_epoch):
print('-'*40)
print('Epoch', e)
print('-'*40)
print("Training...")
# batch train with realtime data augmentation
progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])
for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):
loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)
progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )
python函数调用的特点Python函数调用的特点是 。函数的多变性 。在python中，参数通过赋值传递给了函数（也就是说 ， 就像我们所学过的，使用对象引用），在python中 ， 调用者以及函数通过引用共享对象，但是改变传递的可变对象可以改变调用者共享的那个对象 。
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