def pooling(image,kernelSize):
时间: 2024-03-26 17:38:07 浏览: 42
这段代码似乎不完整,缺少完整的函数定义和变量定义,但是根据函数名和参数名可以猜测这是实现图像池化的函数。下面给出一种常见的图像池化函数的实现方式:
```python
import numpy as np
def pooling(image, kernel_size, method='max'):
"""
:param image: 输入图像,shape为(height, width, channel)
:param kernel_size: 池化窗口大小,格式为(height, width)
:param method: 池化方法,可以选择'max'或'average',默认为'max'
:return: 池化后的图像,shape为(new_height, new_width, channel)
"""
height, width, channel = image.shape
h_pool, w_pool = kernel_size
new_height = int(height / h_pool)
new_width = int(width / w_pool)
output = np.zeros((new_height, new_width, channel))
for i in range(new_height):
for j in range(new_width):
if method == 'max':
output[i, j, :] = np.max(image[i*h_pool:i*h_pool+h_pool, j*w_pool:j*w_pool+w_pool, :], axis=(0,1))
elif method == 'average':
output[i, j, :] = np.mean(image[i*h_pool:i*h_pool+h_pool, j*w_pool:j*w_pool+w_pool, :], axis=(0,1))
else:
raise ValueError('Invalid pooling method')
return output
```
这个函数的输入是一个三维的张量,其中第一个和第二个维度是图像的高度和宽度,最后一个维度是通道数。函数的输出也是一个三维的张量,其中第一个和第二个维度是池化后的图像的高度和宽度,最后一个维度是通道数。函数的实现过程是使用两个for循环遍历每个池化区域,并根据池化方法提取其中最大或平均的特征值。最后将所有池化区域的特征值组成新的图像返回。