python–使用convolve 对二维数据进行平滑 对于气象、海洋常用的二维网格数据,有些数据往往处理完后会有较多的噪声,需要对数据进行平滑,使得结果更耐看,这里介绍了使用卷积的方式进行二维网数据平滑,并给出了平滑效果。 结果如图所示: import numpy as npfrom scipy import signal"""example:from scipy import signalimp...
步骤3: 定义平滑函数 我们将通过简单的二维卷积方法进行平滑,这里使用一个3x3的平均滤波器。 defsmooth_2d(data):# 创建一个 3x3 的均值滤波核kernel=np.array([[1/9,1/9,1/9],[1/9,1/9,1/9],[1/9,1/9,1/9]])# 获取原始数据的尺寸fromscipy.signalimportconvolve2d smoothed_data=convolve2d(da...
signal.convolve2d(src,kernel,mode,boundary,fillvalue) src: 输入的图像矩阵,只支持单通的(即二维矩阵) kernel:卷积核 mode:卷积类型:full, same, valid boundary:边界填充方式:fill,wrap, symm fillvalue: 当boundary为fill时,边界填充的值,默认为0 opencv中提供了flip()函数翻转卷积核,filter2D进行same 卷积,...
python的scipy包中提供了convolve2d()函数来实现卷积运算,其参数如下: 复制代码 from scipy import signal signal.convolve2d(src,kernel,mode,boundary,fillvalue) src: 输入的图像矩阵,只支持单通的(即二维矩阵) kernel:卷积核 mode:卷积类型:full, same, valid boundary:边界填充方式:fill,wrap, symm fillvalue:...
kernel_full= signal.convolve2d(kernel1,kernel2,mode='full') print(kernel_full) #API实现高斯卷积核 gk= cv2.getGaussianKernel(3,2,cv2.CV_64F) print(gk)'''由于高斯卷积算子是可分离的,所以真正对图像进行高斯平滑时,可根据same卷积 的结合律和卷积核的分离性对图像先进行一维水平方向上的高斯平滑,然...
通过这种视觉探索，我们可以见证这些内核的变革力量，并观察它们对图像的深远影响。import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.signal import convolve2d# Create a list of kernel names for labelingkernel_names = ['Original Image', 'Grayscale', 'Horizontal Sobel', 'Vertical Sobel', 'Left Diagonal', '...
然后再使用signal.convolve2d做卷积。而Grid1 = np.concatenate([Grid[:, [0]], Grid, Grid[:, [-1]]], axis=1)是为了填充y方向的边界条件。 九点平滑同理,不再赘述。 如上面处理方式,我们也可以写一个装饰器,便于后期我们处理函数。 defsmoth(sms=0.5,point=9):"""空间平滑修饰器函数:param sms:...
(np.uint8)#return result# 因为均值算子是可分离的卷积核,根据卷积运算的结合律# 可以先进行水平方向的卷积,# 再进行垂直方向的卷积# 首先水平方向的均值平滑meanKernel_x = 1.0/W*np.ones([1,W],np.float32)i_conv_mk_x = signal.convolve2d(image,meanKernel_x,mode='same',boundary = _boundary,...
scipy.signal.convolve2d的参数说明 in1:输入矩阵 in2:卷积核 mode:指示输出矩阵的尺寸,full代表完全离散线性卷积, valid代表输出尺寸等于输入尺寸-卷积核+1, same代表输出尺寸与输入尺寸一致。 boundary:需要填充时边界填充方式,fill代表使用常量值填充, wrap代表循环方式填充, symm代表以四周边为对称轴对称填充。
:return: 平滑后的 Y 坐标 """returnnp.convolve(y,np.ones(window_size)/window_size,mode='valid') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4. 处理数据 选择一个窗口大小并应用移动平均函数: window_size=5# 平滑窗口大小smoothed_y=moving_average(y,window_size)# 对于平滑后的 X 坐标,我们需要做截断sm...