python - opencv 中使用 4D 内核进行图像卷积

Question

给定一个图像，我尝试使用 (3 x 3 x 3 x 64) 内核应用卷积:

cv2.filter2D(img, -1, np.random.rand(3,3,3,64))

给予:

error: /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgproc/src/filterengine.hpp:363: error: (-215) anchor.inside(Rect(0, 0, ksize.width, ksize.height)) in function normalizeAnchor

事实上，在文档中它说:

kernel – convolution kernel (or rather a correlation kernel), a single-channel floating point matrix; if you want to apply different kernels to different channels, split the image into separate color planes using split() and process them individually.

还有其他 opencv 函数可以对 2D 内核进行卷积吗？或者我是否必须应用filter2d 执行两个for 循环？

Answer 1

OpenCV 中没有这样的功能 - 任何接口(interface)或核心 C++ 库本身都没有。如果你想做 4D 卷积，你要么必须使用 cv2.filter2D 循环 4D 内核的 2D 子矩阵，自己手动编写，或者使用其他支持它的东西，比如深度卷积学习包，或 SciPy。

我可以建议的最简单的解决方案是使用 SciPy 的 scipy.signal.convolve 来执行 N 维卷积，而无需您自己编写或修改: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.convolve.html 。请记住，图像和内核都需要具有相同的维度数，因此您的图像也应该是 4D。