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参考链接：使用Python卷积简介

设被卷积图像为I = [[ 1. 2.] 设卷积核为Kernel = [[-1. -2.] [ 3. 4.]] [ 2. 1.]]

# -*-coding: utf-8 -*-

# Filename: mytest1.py

import numpy as np

from scipy import signal

#主函数

if __name__ == '__main__':

I = np.array([[1,2],[3,4]],np.float32) #输入矩阵

H1,W1 = I.shape[:2] #I的宽和高

#卷积核

Kernel = np.array([[-1,-2],[2,1]],np.float32)

H2,W2 = Kernel.shape[:2] #核的宽和高

#计算full卷积

c_full = signal.convolve2d(I,Kernel,mode='full')

#指定锚点的位置

kr,kc = 0,0

#根据锚点的位置，从full卷积中截取得到same卷积

c_same = c_full[H2-kr-1:H1+H2-kr-1,W2-kc-1:W1+W2-kc-1]

print("c_full = ",c_full)

print("c_same = ",c_same)

卷积计算结果：

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