是否有 Python 等效于 MATLAB 的 conv2 函数？答案

【问题标题】：Is there a Python equivalent of MATLAB's conv2 function?是否有 Python 等效于 MATLAB 的 conv2 函数？
【发布时间】：2010-09-16 21:49:10
【问题描述】：

Python 或其任何模块是否具有等效于 MATLAB 的 conv2 函数？更具体地说，我对在 MATLAB 中与 conv2(A, B, 'same') 进行相同计算的东西感兴趣。

【问题讨论】：

@aaa 鲤鱼 - 没问题！还是谢谢

标签： python matlab matrix convolution

【解决方案1】：

虽然其他答案已经提到 scipy.signal.convolve2d 作为等效项，但我发现使用 mode='same' 时结果确实不同。

虽然 Matlab 的 conv2 会在图像的底部和右侧产生伪影，但 scipy.signal.convolve2d 在图像的顶部和左侧有相同的伪影。

查看这些链接以了解显示行为的图表（没有足够的声誉直接发布图像）：

Upper left corner of convoluted Barbara

Lower right corner of convoluted Barbara

以下包装器可能效率不高，但在我的情况下通过将输入数组和输出数组都旋转 180 度解决了这个问题：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

def conv2(x, y, mode='same'):
    return np.rot90(convolve2d(np.rot90(x, 2), np.rot90(y, 2), mode=mode), 2)

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来scipy.signal.convolve2d 就是您要查找的内容。

【讨论】：

当使用same 模式时，我认为它们实际上并不相同。 SciPy 的中心与 Matlab 不同。 Matlab 说“如果有奇数的行或列，则“中心”在开头比结尾多留一个。 SciPy 似乎正好相反。

【解决方案3】：

scipy.ndimage.convolve

在 n 个维度上进行。

【讨论】：

scipy.signal.convolve也是如此？

【解决方案4】：

您必须为每个非单维提供偏移量才能重现 Matlab 的 conv2 的结果。仅支持“相同”选项的简单实现可以这样制作

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import convolve

def conv2(x,y,mode='same'):
    """
    Emulate the function conv2 from Mathworks.

    Usage:

    z = conv2(x,y,mode='same')

    TODO: 
     - Support other modes than 'same' (see conv2.m)
    """

    if not(mode == 'same'):
        raise Exception("Mode not supported")

    # Add singleton dimensions
    if (len(x.shape) < len(y.shape)):
        dim = x.shape
        for i in range(len(x.shape),len(y.shape)):
            dim = (1,) + dim
        x = x.reshape(dim)
    elif (len(y.shape) < len(x.shape)):
        dim = y.shape
        for i in range(len(y.shape),len(x.shape)):
            dim = (1,) + dim
        y = y.reshape(dim)

    origin = ()

    # Apparently, the origin must be set in a special way to reproduce
    # the results of scipy.signal.convolve and Matlab
    for i in range(len(x.shape)):
        if ( (x.shape[i] - y.shape[i]) % 2 == 0 and
             x.shape[i] > 1 and
             y.shape[i] > 1):
            origin = origin + (-1,)
        else:
            origin = origin + (0,)

    z = convolve(x,y, mode='constant', origin=origin)

    return z

【讨论】：