Esiste un equivalente della funzione Python CONV2 di MATLAB?

Question

non Python o uno qualsiasi dei suoi moduli hanno un equivalente di MATLAB di CONV2 funzione? Più in particolare, sono interessato a qualcosa che fa lo stesso calcolo come conv2(A, B, 'same') in MATLAB.

Answer 1

scipy.signal.convolve2d è quello che stai cercando.

Answer 2

Mentre le altre risposte già menzionano scipy.signal.convolve2d come equivalente, ho trovato che i risultati differiscono quando si utilizza mode='same'.

Mentre i risultati conv2 di Matlab in artefatti sul fondo e destro di un'immagine, scipy.signal.convolve2d ha le stesse artefatti sulla parte superiore e sinistra di un'immagine.

Vedere questi collegamenti per trame che mostrano il comportamento (non abbastanza reputazione di inviare direttamente le immagini):

In alto a sinistra all'angolo di contorto Barbara

angolo

basso a destra del contorto Barbara

Il seguente involucro potrebbe non essere molto efficace, ma risolto il problema nel mio caso ruotando entrambe le matrici di ingresso e la matrice di uscita, ciascuno di 180 gradi:

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

def conv2(x, y, mode='same')
    return np.rot90(convolve2d(np.rot90(x, 2), np.rot90(y, 2), mode=mode), 2)

Answer 3

scipy.ndimage.convolve

fa in n dimensioni.

Answer 4

È necessario fornire un offset per ogni dimensione non Singleton di riprodurre i risultati di CONV2 di Matlab. Una semplice implementazione sostenere l'opzione 'stesso', solo, potrebbe essere fatto così

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import convolve

def conv2(x,y,mode='same'):
    """
    Emulate the function conv2 from Mathworks.

    Usage:

    z = conv2(x,y,mode='same')

    TODO: 
     - Support other modes than 'same' (see conv2.m)
    """

    if not(mode == 'same'):
        raise Exception("Mode not supported")

    # Add singleton dimensions
    if (len(x.shape) < len(y.shape)):
        dim = x.shape
        for i in range(len(x.shape),len(y.shape)):
            dim = (1,) + dim
        x = x.reshape(dim)
    elif (len(y.shape) < len(x.shape)):
        dim = y.shape
        for i in range(len(y.shape),len(x.shape)):
            dim = (1,) + dim
        y = y.reshape(dim)

    origin = ()

    # Apparently, the origin must be set in a special way to reproduce
    # the results of scipy.signal.convolve and Matlab
    for i in range(len(x.shape)):
        if ( (x.shape[i] - y.shape[i]) % 2 == 0 and
             x.shape[i] > 1 and
             y.shape[i] > 1):
            origin = origin + (-1,)
        else:
            origin = origin + (0,)

    z = convolve(x,y, mode='constant', origin=origin)

    return z