flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; python怎么写
时间: 2024-03-05 07:54:32 浏览: 130
在 Python 中,可以使用 SciPy 库中的 `scipy.ndimage.filters.gaussian_laplace` 函数来实现与 MATLAB 中 `fspecial('log',...)` 函数相似的功能。具体实现方法如下:
```python
from scipy.ndimage.filters import gaussian_laplace
flog = gaussian_laplace(image_array, sigma=p_size, mode='reflect')
```
其中,`image_array` 为输入的图像数组,`sigma` 参数表示高斯核的标准差,即 `p_size`,`mode` 参数表示边缘处理方式,这里选择了反射模式。
需要注意的是,`gaussian_laplace` 函数返回的是一个经过高斯拉普拉斯算子处理后的图像数组,与 MATLAB 中 `fspecial('log',...)` 函数返回的滤波器不同。如果您需要得到类似 MATLAB 中 `fspecial('log',...)` 函数返回的滤波器,可以使用 SciPy 中的 `scipy.signal.gaussian` 函数来生成高斯核,然后再将其与 LoG(Laplacian of Gaussian)算子相乘得到滤波器,具体实现方法如下:
```python
from scipy.signal import gaussian
import numpy as np
# 生成高斯核
k = np.ceil(p_size) * 2 + 1
sigma = p_size / np.sqrt(2)
kernel = gaussian(k, sigma)
# 生成 LoG 算子
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-np.floor(k/2), np.floor(k/2), k),
np.linspace(-np.floor(k/2), np.floor(k/2), k))
log_kernel = -1 / (np.pi * sigma ** 4) * (1 - (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma ** 2)) * np.exp(- (x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma ** 2))
# 生成滤波器
flog = kernel.reshape(-1, 1) * log_kernel.reshape(-1, 1).T
```
其中,`k` 表示高斯核的大小,`sigma` 表示高斯核的标准差,`x` 和 `y` 是二维网格坐标,`log_kernel` 表示 LoG 算子,`reshape` 函数用于将数组转换为列向量或行向量。
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