创建一个python卷积核答案

【问题标题】：How to create a Python convolution kernel?创建一个python卷积核
【发布时间】：2020-02-11 11:22:21
【问题描述】：

我正在尝试创建一个卷积核，中间将是 1.5。不幸的是，我一直在思考如何做到这一点。我正在尝试创建类似的东西

Array = [
        [0 , 1 , 0]
        [1 , 1.5 , 1]
        [0 , 1 , 0]
]

【问题讨论】：

标签： python numpy opencv image-processing convolution

【解决方案1】：

由于 OpenCV 使用 Numpy 显示图像，您可以简单地使用 Numpy 创建卷积核。

import numpy as np

convolution_kernel = np.array([[0, 1, 0], 
                               [1, 1.5, 1], 
                               [0, 1, 0]])

这是内核。注意类型是<class 'numpy.ndarray'>

[[0.  1.  0. ]
 [1.  1.5 1. ]
 [0.  1.  0. ]]

要将内核与图像卷积，您可以使用cv2.filter2D()。像这样的

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
result = cv2.filter2D(image, -1, convolution_kernel)

有关内核构造的更多信息，请查看this。以下是一些常见的内核和卷积后的结果。使用此输入图像：

锐化内核

sharpen = np.array([[0, -1, 0], 
                    [-1, 5, -1], 
                    [0, -1, 0]])

拉普拉斯核

laplacian = np.array([[0, 1, 0], 
                      [1, -4, 1], 
                      [0, 1, 0]])

压纹内核

emboss = np.array([[-2, -1, 0], 
                   [-1, 1, 1], 
                   [0, 1, 2]])

大纲内核

outline = np.array([[-1, -1, -1], 
                    [-1, 8, -1], 
                    [-1, -1, -1]])

底部索贝尔

bottom_sobel = np.array([[-1, -2, -1], 
                         [0, 0, 0], 
                         [1, 2, 1]])

左索贝尔

left_sobel = np.array([[1, 0, -1], 
                       [2, 0, -2], 
                       [1, 0, -1]])

正确的索贝尔

right_sobel = np.array([[-1, 0, 1], 
                        [-2, 0, 2], 
                        [-1, 0, 1]])

顶级索贝尔

top_sobel = np.array([[1, 2, 1], 
                      [0, 0, 0], 
                      [-1, -2, -1]])

【讨论】：

对不起，我的问题太含糊了。数组的大小会有所不同，所以它可以是任何大小的参数，它将创建一个 NxN 数组，然后它的中间必须有 1.5。
根据您希望内核的其余部分包含的内容，您可以使用a = np.ones((N, N)); a[N//2, N//2] = 1.5。另请查看scipy.signal 和scipy.ndimage。
我觉得这个答案既有帮助又有启发性，感谢您抽出宝贵时间将其发布得这么好！