def fun(img, t): row,col = np.shape(img) new_img = np.zeros([row+9,col+9]) for i in np.arange[1:row+1]: for j in np.arange[1:col+1]: new_img[i][j] = img[i-1][j-1] y = np.zeros([row,col]) row_t,col_t = np.shape(t) for i in range(row): for j in range(col): y_k = new_img[i:i+row_t,j:j+col_t] y(i,j) = np.sum(y_k*t) y1 = y return y1
时间: 2024-04-05 11:34:33 浏览: 118
python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法
5星 · 资源好评率100%
这个卷积操作是一个常用的图像处理方法,可以用来实现一些特定的图像处理任务,例如图像滤波、边缘检测和特征提取等。其中,卷积核t可以是不同大小和形状的,具体的选择取决于具体的任务需求。在这个函数中,首先通过在输入图像周围添加一圈0来扩充图像大小,然后遍历图像中的每个像素点,将以该像素点为中心的图像块与卷积核进行卷积操作,得到卷积结果,并将结果保存在输出图像y中返回。
阅读全文