如何在Python中使用掩码卷积数组数组？

Question

给定t1xt2xn数组和m1xm2掩码，如何获取t1xt2xn数组，其中n-dim数组与掩码卷积？

函数scipy.signal.convolve无法处理此问题，因为它只接受具有相同维数的输入。

“相同”逻辑的示例：

in1 =
[[[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]],
[[9,10,11],[12,13,14],[15,16,17]],
[[18,19,20],[21,22,23],[24,25,26]]]

in2 =
[[0,1,0],
[0,1,0],
[0,1,0]]

output =
[[[0,0,0],[15,17,19],[0,0,0]],
[[0,0,0],[36,39,42],[0,0,0]],
[[0,0,0],[33,35,37],[0,0,0]]]

Answer 1

我很抱歉，但我没有强大的数学背景，所以我的回答可能是错的。无论如何，如果你需要使用掩码进行选择，你应该将它转换为bool类型。例如：

in1 = np.array([[[0,1,2],    [3,4,5],    [6,7,8]],
                [[9,10,11],  [12,13,14], [15,16,17]],
                [[18,19,20], [21,22,23], [24,25,26]]])

in2 = np.array([[0, 1, 0],
                [0, 1, 0],
                [0, 1, 0]])

mask = in2.astype(bool)

print(in1[mask])
# [[ 3  4  5]
#  [12 13 14]
#  [21 22 23]]

in3 = np.zeros(in1.shape)

in3[mask] = np.convolve(in1[mask].ravel(), in2.ravel(), 'same').reshape(mask.shape)

print(in3)

# [[[  0.   0.   0.]
#   [ 15.  17.  19.]
#   [  0.   0.   0.]]
# 
#  [[  0.   0.   0.]
#   [ 36.  39.  42.]
#   [  0.   0.   0.]]
# 
#  [[  0.   0.   0.]
#   [ 33.  35.  37.]
#   [  0.   0.   0.]]]

我对最后一部分不太确定，特别是关于重塑，但我希望你能有所了解。