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
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2024-04-09 20:15:02
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# 一、 什么是卷积？ 在图像处理中，卷积操作指的是使用一个卷积核对图像中的每个像素进行一系列操作。 卷积核（算子）是用来做图像处理时的矩阵,图像处理时也称为掩膜，是与原图像做运算的参数。卷积核通常是一个四方形的网格结构（例如3*3的矩阵或像素区
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2024-01-29 10:04:54
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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
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2024-04-26 15:30:19
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# 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图像卷积代码
### 介绍
图像卷积是图像处理中一种常见的操作，通过卷积运算可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等功能。在Python中，可以使用OpenCV库来进行图像卷积操作。本文将介绍如何使用Python代码实现图像卷积。
### 图像卷积代码示例
下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用OpenCV库对图像进行卷积操作。
```python
import
原创
2024-04-08 04:21:39
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1. 互相关运算 接下来，我们在corr2d函数中实现如上过程，该函数接受输入张量X和卷积核张量K，并返回输出张量Y。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def corr2d(X,K): # X是输入，K是核矩阵
'''计算二维互相关运算'''
# 从K的shape中拿出h（height）-
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2023-11-11 23:22:16
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图像卷积操作什么是卷积操作实现卷积（pytorch）卷积的步长与填充理解卷积的深度卷积的作用 什么是卷积操作卷积是通过一定大小的卷积核作用于图像的局部区域，将局部图像区域的像素值与卷积核中的数据做内积运算。 假设输入是一个3*3大小的单通道图像（可以将图像看作一个矩阵），卷积核为2*2的矩阵。 首先，从左上角开始在输入矩阵上选择一个与卷积核大小一致（2*2）的“窗口”， 然后，将该“窗口”中的数
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2024-04-01 10:37:55
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# 图像卷积与反卷积的基本知识与Python实现
图像处理是计算机视觉领域的重要一环，其中卷积与反卷积（反向卷积）是基础操作，用于特征提取和图像重建。我们将通过Python代码示例来理解这两个概念。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理。通过将一个过滤器（或卷积核）应用于图像，可以提取出图像中的特征，例如边缘、纹理等。卷积的结果是一个特征图，反映了卷积核与原图
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,
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2023-12-19 15:14:44
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这篇博客将介绍图像内核和卷积。如果将图像视为一个大矩阵，那么图像内核只是一个位于图像顶部的微小矩阵。从左到右和从上到下滑动内核，计算输入图像和内核之间的元素乘法总和——称这个值为内核输出。内核输出存储在与输入图像相同 （x， y） 坐标的输出图像中（在考虑任何填充以确保输出图像具有与输入相同的尺寸后）。鉴于对卷积的新了解，定义了一个OpenCV和Python函数来将一系列内核应用于图像。包括平滑模
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2023-10-28 12:05:37
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1、首先先了解下什么是卷积呢？ 2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。 上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2；进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4×4 的生成图；通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图
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2024-03-19 13:49:37
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在计算机视觉和图像处理领域中，图像卷积是一个重要的操作，它可以用于图像滤波、边缘检测、特征提取等各种应用。特别是在深度学习中的卷积神经网络（CNN）中，卷积操作发挥了重要作用。然而，很多开发者在实现图像卷积时可能会遇到一些问题。本文将通过一个具体的例子来详细阐述如何使用 Python 实现图像卷积，并分析可能出现的问题及其解决方案。
> **背景情况**
>
> 在实际应用中，图像卷积常被用于处
# Python图像卷积入门指南
在计算机视觉和图像处理领域，卷积操作是非常重要的一个步骤。对于初学者来说，了解卷积的基础以及如何使用Python实现卷积是一个良好的开始。本文将通过明确的流程、代码示例和注释，帮助你理解并实现Python图像卷积。
## 1. 卷积的基本概念
在图像处理中，卷积是一个数学操作，它将一个滤波器（或称为核）应用于图像的每个像素，以产生一个新的图像。卷积可以用于多
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
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2024-02-19 11:19:44
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本文章内容1 连续时间信号的卷积2 离散时间信号的卷积3 图像卷积是什么4 图像卷积的一些应用5.图像卷积与卷积核，滤波的关系文章由我们熟悉的一维连续时间信号的卷积逐渐过渡到图像卷积。文章是循序渐进的，希望想要了解的朋友们可以耐心读一读。本人理解有限，如有错误还请指出（1）先看连续时间信号的卷积： 可以看到对与连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算，它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以
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2024-06-27 21:39:36
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数字信号处理中卷积卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出，所在一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号（当然要求这个系统是线性时不变的）。 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果：
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2024-08-01 07:10:17
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目录1.噪声的分类2.图像卷积2.1单次卷积操作2.2对整幅图像卷积2.3完整卷积过程3.opencv中的卷积-filter2D函数4.卷积中的padding填充（边界填充）5.padding填充（边界填充）方式5.1填充为黑色（0）5.2 填充为白色（255）5.3 填充为和原图边界一样的颜色5.4 以边界为对称轴填充6. 特殊的卷积（滤波）6.1均值滤波6.2高斯滤波6.3
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2023-10-26 20:22:51
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参考：【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作基础知识见参考链接直接记录编程实践部分：二维卷积import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt输入测试图片：srcImg = plt.imread('./lena.jpg')构建一个 3 x 3 的卷积核：test_kernel = np.array([[-1,-1,-1],
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2024-03-05 09:58:50
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在图像分割以及其他领域可能会看到转置卷积，但是查看官方文档好像理解也有点困难，网上的博客好像也没写太清楚，特别是转置卷积内部的运算过程，个人觉得只有真正了解了转置卷积的内部运算过程，才能掌握转置卷积，只记公式是无法掌握转置卷积的。此外由于最近在复现 TSGB算法需要，将 转置卷积整理了下，希望对各位小伙伴有帮助！卷积运算不会增大 input 的尺度，通常是不变，或者降低 而转置卷积则可以用来增大
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2023-10-16 00:05:21
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提到卷积运算，首先离不开的就是卷积核，这个卷积核其实就是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点通常位于数组的中心，数组的大小称为核支撑。单就技术而言，核支撑实际上仅仅由核数组的非0部分组成。或者，像其他说法，卷积核就是所谓的模板。加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积示例：的像素区域R与卷积核G的
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2023-10-26 11:43:13
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