具有不同半径的移动窗口平均卷积 - Python答案

【问题标题】：Moving Window Average Convolution with different Radii - Python具有不同半径的移动窗口平均卷积 - Python
【发布时间】：2015-04-13 06:05:56
【问题描述】：

我想对一个数组执行基本的移动平均卷积，其中每个像素都替换为其周围像素的平均值。

但我的问题场景是这样的：

我有两个数组 valueArray 和 radiiArray。两个阵列具有相同的形状。
我需要将移动平均值应用于 valueArray，但我希望使用不同的半径来计算每个像素的平均值，而不是使用恒定半径来获取相邻像素 - 其值被存储在 radiiArray

我可以使用 for 循环 来实现它，但这会很耗时，因为数组太大了。这可以使用 numpy 库吗？

【问题讨论】：

给我们一个使用循环的简单例子。用您的案例更容易测试和解释想法。是1d还是2d？重叠的窗口？
as_strided今天被提到用于另一个移动窗口案例，但可能不适用于不同的半径。 np.sum.reduceat 有一些可能性。 dot 数据与 weight 向量的乘积是另一种可能性（scipy sparse implements sum` 与矩阵乘积）。
数组是 2d 并且有重叠的窗口，因为每个像素都取相邻平均值。
使用 2d，您必须深入研究成像模块。我在numpy 中没有任何魔法。
我四处搜索，但没有任何成像模块可以执行上述任务。任何人都可以指定一个可以进行上述卷积的模块吗？

【解决方案1】：

由于您正在尝试相当定制的移动窗口平均卷积，因此您不太可能在现有库中找到它。

相反，您可以使用循环以直接的方式实现这一点。然后使用 Cython、f2py 或 numba 等将其加速到可与原生 C/Fortran 实现相媲美的水平，同时仍使用 numpy 在内存中访问和存储数据。

【讨论】：