下面的代码几乎可以正常工作 - 我在这里唯一需要的是卷积的输出必须除以 9 并向下舍入。 convolve2d 在某种程度上可能实现这一点吗?
import scipy
import scipy.signal
import numpy as np
def boxBlur(image):
matrix = np.array(image)
W = np.array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
np.pad(matrix, 1, mode='constant')
return scipy.signal.convolve2d(matrix, W, mode='valid')
所以对于这个例子:
boxBlur([[1,1,1],[1,7,1],[1,1,1]])
现在的输出是 [[15]] 但它应该是 [[1]] (15/9=1,6666 四舍五入=1)
有没有办法不仅可以在矩阵上使用卷积图像,还可以做点别的。
现在我解决这个问题的方法是手动遍历数组并将每个单元格除以 9 舍入
最佳答案
这称为统一过滤,因此使用 SciPy 的 uniform_filter
,这也应该更快 -
from scipy.ndimage import uniform_filter
uniform_filter(image.astype(float))[1:-1,1:-1]
sample 运行-
In [38]: np.random.seed(0)
...: image = np.random.randint(0,9,(7,7))
In [39]: boxBlur(image)/9.0
Out[39]:
array([[4.55555556, 5. , 5.55555556, 5.44444444, 5.11111111],
[4.44444444, 5. , 5. , 4.88888889, 4.22222222],
[4.33333333, 4.44444444, 3.44444444, 3.44444444, 3.77777778],
[2.22222222, 2.55555556, 2.88888889, 3.44444444, 3.55555556],
[2.44444444, 2.11111111, 2.44444444, 3.55555556, 4.33333333]])
In [40]: uniform_filter(image.astype(float))[1:-1,1:-1]
Out[40]:
array([[4.55555556, 5. , 5.55555556, 5.44444444, 5.11111111],
[4.44444444, 5. , 5. , 4.88888889, 4.22222222],
[4.33333333, 4.44444444, 3.44444444, 3.44444444, 3.77777778],
[2.22222222, 2.55555556, 2.88888889, 3.44444444, 3.55555556],
[2.44444444, 2.11111111, 2.44444444, 3.55555556, 4.33333333]])
时间 -
In [42]: np.random.seed(0)
...: image = np.random.randint(0,9,(7000,7000))
In [43]: %timeit boxBlur(image)/9.0
1 loop, best of 3: 2.11 s per loop
In [44]: %timeit uniform_filter(image.astype(float))[1:-1,1:-1]
1 loop, best of 3: 612 ms per loop
向下舍入
四舍五入,使用原始解决方案,它将是:boxBlur(image)//9
。此处等效的是 floor-ing,因此请使用 np.floor()
,但这可能存在精度问题。因此,我们可以改为使用具有给定小数位数的 np.round
来提高精度,然后使用 .astype(int)
-
n = 10 # number of decimal places for precision
np.around(uniform_filter(image.astype(float))[1:-1,1:-1], decimals=n).astype(int)
对于具有整数的输入,另一种方法可能是按比例放大 9
并四舍五入,然后是 floor -
np.round(uniform_filter(image.astype(float))[1:-1,1:-1]*9)//9
关于python - 卷积模糊图像-python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51783542/