Question

我正在尝试使用filter2D方法在OpenCV中查找卷积，但结果不正确

import cv2 as cv
import scipy.signal as sig
import numpy as np
b=np.asarray([[1,2,0,1,2],
              [2,3,1,1,2],
              [1,4,2,2,0],
              [3,2,3,3,0],
              [1,0,0,2,1]
              ],dtype=np.uint8)

w=np.asarray([[1,1,1],
              [1,1,2],
              [2,1,1]],dtype=np.uint8)
w_r=np.asarray([[1,1,1],
                [2,1,1],
                [1,1,1]
                ],dtype=np.uint8)
print(sig.convolve2d(b,w,mode="same"))
kernel_r=np.asarray([[1,1,1],[1,1,2],[2,1,1]])
print("-------")
print(cv.filter2D(b,-1,w_r))

由scipy.signal.convolve2D生成的第一个输出正确。第二个输出是由OpenCV filter2D生成的，不正确。我如何获得正确的结果。

[[ 8 10 10  7  7]
 [15 18 20 14  9]
 [18 23 26 18 10]
 [15 21 22 16 11]
 [ 8 13 13  9  8]]
-------
[[23 16 15 11 13]
 [25 18 19 12 13]
 [28 22 25 16 16]
 [19 19 20 16 18]
 [15 18 18 15 19]]

Answer 1

我假设您想在w_r调用中使用一些旋转的内核cv.filter2d，正如filter2d文档中所述：

如果需要真正的卷积，请使用flip和[...]
翻转内核

因此，第一个问题是，您手动设置的w_r不是正确的w翻转版本，您在那里忘记了2。

第二个问题来自scipy.sig.convolve2d如何处理边界：

边界：str {'fill'，'wrap'，'symm'}，可选

一个标志，指示如何处理边界：

fill

使用fillvalue填充输入数组。（默认）

从卷积后获得的值看来，边界用0填充。 OpenCV的filter2d有一个类似的选项，请参见BorderTypes，特别是cv.BORDER_CONSTANT。从测试看来，0是此处的默认值！？（目前找不到任何相关文档。）

因此，更正后的代码可能如下所示（此处省略了不必要的内容）：

import cv2 as cv
import scipy.signal as sig
import numpy as np

b=np.asarray([[1,2,0,1,2],
              [2,3,1,1,2],
              [1,4,2,2,0],
              [3,2,3,3,0],
              [1,0,0,2,1]
              ], dtype=np.uint8)

w=np.asarray([[1,1,1],
              [1,1,2],
              [2,1,1]], dtype=np.uint8)

print(sig.convolve2d(b, w, mode="same"))
print("-------")
print(cv.filter2D(b, -1, cv.flip(w, -1), borderType=cv.BORDER_CONSTANT))

现在，两个输出都显示相同的结果：

[[ 8 10 10  7  7]
 [15 18 20 14  9]
 [18 23 26 18 10]
 [15 21 22 16 11]
 [ 8 13 13  9  8]]
-------
[[ 8 10 10  7  7]
 [15 18 20 14  9]
 [18 23 26 18 10]
 [15 21 22 16 11]
 [ 8 13 13  9  8]]

希望有帮助！

如何在OpenCV中进行卷积

1 个答案: