Numpy 最大池化卷积

Question

编辑：

我真正想做的是找到局部最大值，下面解释得很好，这里也解释了相同的解决方案：

http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_peak_local_max.html

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看来你可以在 Numpy 中进行linear 卷积。

是否可以进行非线性最大池化卷积？使用 NxM 补丁并跨过输入图像，如果当前像素不是附近的最大值，则将其归零？

所以非线性最大卷积的工作原理是这样的，这是我的图像

  3 4 5 2 3
  3 5 1 2 7
  2 2 5 1 7

给定一个 2x2 的最大池会给出这个输出

  0 0 5 0 0
  0 5 0 0 7
  0 0 5 0 7

你有一个跨过图像的 2x2 补丁，并将所有内容归零，只保留最大值。

Answer 1

你可以使用Scipy's maximum_filer -

from scipy.ndimage.filters import maximum_filter

arr*(arr == maximum_filter(arr,footprint=np.ones((3,3))))

示例运行 -

In [19]: arr
Out[19]: 
array([[3, 4, 5, 2, 3],
       [3, 5, 1, 2, 7],
       [2, 2, 5, 6, 7]])

In [20]: arr*(arr == maximum_filter(arr,footprint=np.ones((3,3))))
Out[20]: 
array([[0, 0, 5, 0, 0],
       [0, 5, 0, 0, 7],
       [0, 0, 0, 0, 7]])