线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二
转载
2023-06-16 09:24:53
350阅读
目录1. 卷积1.1 卷积的目的1.2 卷积的基本属性1.3 卷积的特点2. 卷积分类与计算 2.1 标准卷积2.2 反卷积（转置卷积）2.3 空洞卷积2.4 深度可分离卷积2.5 分组卷积2.6可变形卷积 3. 池化1. 卷积卷积（Convolution），也叫褶积，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部
转载
2023-11-27 10:14:38
65阅读
激活函数的选择上一节中，我们介绍了激活函数的相关知识，了解了常见的激活函数有哪些。那么当我们进行神经网络训练的时候应该如何选择激活函数呢？当输入数据特征相差比较明显时，用tanh的效果会很好，且在循环过程中会不断扩大特征效果并显示出来。当特征相差不明显时，sigmoid的效果比较好。同时，用sigmoid和tanh作为激活函数时，需要对输入进行规范化，否则激活后的值全部进入平坦区，隐层的输出会全部
转载
2024-02-27 12:06:18
37阅读
在卷积神经网络中，才用卷积技术实现对图片的降噪和特征提取。一般我们构建卷积神经网络都是使用成熟的框架，今天我就来自己实现一下卷积，并使用不同的卷积核来看看效果。 卷积操作的原理可以由下图表示： 一个3*3的卷积核，以滑动窗口的形式在图片上滑动，每滑动一次，就计算窗口中的数据的加权之和，权值就是卷积核的数据。通过这个过程将图片进行转化。 准备图片数据： 使用P
转载
2023-08-01 16:49:11
1401阅读
Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作 文章目录Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作一、学习部分二、代码部分1.引入库2.读入数据3.完整代码三、运行结果总结 一、学习部分记录笔者学习Python-opencv学习第二十七课：图像卷积操作二、代码部分1.引入库代码如下：import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
转载
2023-08-17 14:57:22
47阅读
# Python 实现卷积操作
卷积操作是深度学习中非常重要的一个步骤，通过卷积操作可以提取图像中的特征。在Python中，可以使用一些库来实现卷积操作，比如NumPy和TensorFlow等。本文将简要介绍如何使用Python实现卷积操作，并给出代码示例。
## 卷积操作原理
卷积操作是将一个滤波器（也称为卷积核）应用于输入的图像，通过滤波器与输入图像进行逐元素相乘并求和的方式来提取特征。
原创
2024-06-11 05:52:53
65阅读
# 图像卷积操作的实现 - Python指南
在图像处理和计算机视觉领域，卷积操作是一个非常重要的步骤。它被广泛应用于图像滤波、特征提取等任务中。对于一个刚入行的小白来说，实现图像的卷积操作可能会有些困难，但通过理解整个流程和关键的代码实现，我们可以轻松掌握这一技能。
## 图像卷积的基本流程
以下是实现图像卷积操作的基本流程：
| 步骤 | 说明
# Python实现卷积操作
## 引言
在计算机视觉领域中，卷积操作是一种常用的图像处理技术。它通过将一组滤波器应用于输入图像的不同区域，以提取图像的特征。在本文中，我们将介绍Python中如何实现卷积操作，并通过代码示例来说明其工作原理。
## 卷积操作的原理
卷积操作主要是通过滑动一个滤波器（也称为卷积核）在输入图像上，计算滤波器与图像局部区域的乘积，并将乘积相加得到输出特征图。滤波
原创
2024-01-05 10:17:29
149阅读
卷积概念由于不好进行文字描述（懒），我直接推荐一个博客图像卷积，讲解图像卷积的概念。图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段，图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。图像卷积的计算过程就是卷积核按
转载
2024-04-26 15:30:19
153阅读
在期末复习中深究了图像卷积的概念，之前也一直学习过卷积的知识，但是对卷积的概念都没有很直观的理解，这次觉得自己理解清楚了，所以通过博客记录一下，同时也分享给大家！一、连续系统的卷积公式：二、离散系统卷积和公式：如果仅仅按照系统来理解卷积过程，那么：函数就可以被看作是系统不稳定的输入；函数就可以看作系统稳定的消耗；卷积结果就是系统的存量。但是将这样的理解类比到图像卷积中无法找到不稳定的输入信号和稳定
转载
2024-04-09 20:15:02
31阅读
参考：打开链接卷积：就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程：二维的离散卷积(N=2)方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\))方形的卷积核尺寸(\(k_{1} = k_{2}=k\))每个维度相同的步长(\(s_{1}=s_{2}=s\))每个维度相
转载
2024-01-09 09:44:06
113阅读
卷积核 经过卷积核操作后图像的尺寸大小 首先定义一下各变量 二维输入特征尺寸：$i_1=i_2=i$ 卷积核大小：$k$（一般为正方形） 步长stride：$d$ 填充padding：$p$ 输出特征尺寸为 $o=\lfloor \frac {i+2p-k} {s} \rfloor+1.$ 卷积操作 ...
转载
2021-10-23 15:32:00
391阅读
2评论
Programming Assignment 3—卷积（ Convolution）Author：Tian YJ编写卷积函数function Convolve(I, F, iw, ih, fw, fh)，以备后面练习使用：a. I是一幅灰度图像，其分辨率是iw× ih.b. F 是一个滤波器（由浮点数构成的二维阵列），其大小是 fw× fh，通常 ( fh, fw ) << ( ih,
转载
2023-12-19 15:14:44
199阅读
在代码中卷积的实际计算方法是把被卷积图像和卷积核写成两个大矩阵，其中每一行就是被卷积图像中卷积核区域的像素拉成一行，几个通道都放在同一行，行数就是卷积核在上面滑动的次数。两个矩阵相乘即为输出结果，结果矩阵中的每一列就是feature map的一个通道。图 1还有一种方式是左边的矩阵是由卷积核转化来的，右边则是被卷积图像，这样的方式比上面的会复杂点。也是caffe中im2c
# Python 手撸卷积操作
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备输入图像和卷积核] --> B[对输入图像进行零填充]
B --> C[对输入图像进行卷积计算]
C --> D[返回卷积计算结果]
```
## 步骤说明
1. 准备输入图像和卷积核
2. 对输入图像进行零填充，可以使用`np.pad`函数实现。零填充可以避免在卷
原创
2024-01-01 04:28:50
61阅读
# 使用Python实现浮雕效果的卷积操作
在图像处理领域，浮雕效果是一种常见的视觉效果，通常用于增强图像的纹理和深度感。通过卷积操作，我们可以轻松地实现这一效果。本文将引导你逐步实现Python浮雕效果的卷积操作。
## 整体流程
在本教程中，我们将按照以下步骤实现浮雕效果：
| 步骤 | 说明 |
| ------ | -----------
作者：hudongloop卷积看了也使用了不少时间了，最近在知乎上如何理解深度学习中的deconvolution networks看到一个关于卷积的，感觉不错，因此有把那篇讲卷积的文章A guide to convolution arithmetic for deep learning看了一遍。首先是卷积和反卷积的输入和输出形状（shape）大小，受到padding、strides和核的大小的影响
转载
2024-03-04 09:32:45
85阅读
介绍卷积的作用和原理的文章很多，此处就不再赘述，以防自己的理解不够而误解了别人。此篇文章主要是介绍C++实现卷积的三种操作。需要注意的是，‘same’和‘full’只是将被卷积的矩阵做了相应尺寸的0填充后再进行‘valid’卷积即可。此处默认步长1。三种卷积操作的示意图：Valid：Same：Full：源码：#include <iostream>
#include <map>
在工科的领域中，特别是图像处理，信号处理，都会广泛使用到卷积这门技术。由卷积的定义，可以知道卷积就是两个函数经过反转、位移再进行相乘后的积分。可以看做加权求和，一般用于提取特征，消除噪声。 在深度学习中，卷积可以提取图像的纹理信息，从底层的边缘结构提取信息再到深层的结构纹理语义结构信息，标准卷积我们在图像处理中作卷积运算时，卷积的输入和输出只存在空间维度的关联性，而不存在通道维度的关联性。因此在输
卷积在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的hello world了。https://www.jianshu.com/p/fc9175065d87这个文章中用动图很好的解释了什么叫做卷积。 其实很早的图像处理里，使用一个滤波器扫一遍图像就类似现在深度学习里卷积的计算过程，只是AI中核是需要通过学习得到的。 本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代
转载
2024-02-19 11:19:44
32阅读
