Question

我需要将以下模糊内核应用于RGB图像中的每个像素

[ 0.0625 0.025 0.375 0.025 0.0625 ]

因此，伪代码在Numpy

中看起来像这样

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        for k in range(3):
            final[i][j][k] = image[i-2][j][k]*0.0625 + \
                             image[i-1][j][k]*0.25 + \
                             image[i][j][k]*0.375 + \
                             image[i+1][j][k]*0.25 + \
                             image[i+2][j][k]*0.0625

我尝试过搜索类似这样的问题，但从未在计算中找到过这类数据访问。
如何为Theano张量矩阵执行上述功能？

Answer 1

您可以使用Adults功能执行此任务。请参阅参考here，也可以阅读示例教程here。此解决方案的注意事项：

由于您的内核是对称的，因此您可以忽略Conv2D参数
Conv2D使用4D输入和内核形状作为参数，因此您需要先重塑它
Conv2D对每个通道求和（我认为在你的情况下'k'变量是针对RGB的吗？它被称为通道）所以你应该先将它分开

这是我的示例代码，我在这里使用更简单的内核：

filter_flip

如果您有任何关于代码的讨论，请发表评论。希望它有所帮助。

如何在Theano中的矩阵上逐元素地执行模板计算？

1 个答案: