如何实现核大小为3的高斯滤波器

Question

有人能帮我计算高斯滤波器值吗？我看过其他相关的帖子，但找不到合适的解决方案。我有一个二维高斯方程：

def gauss2d(x,y,sigma):
    return (1/(2*math.pi*math.pow(sigma,2)))*math.exp(-0.5*
                           (pow(x,2)+pow(y,2))/pow(sigma,2))  

我想知道如何计算具有离散值的3x3或5x5高斯滤波器的元素。

Answer 1

此实现与应用规范化时略有不同，但这只是一件微不足道的事情。

def gaussian(sigma,Y,X):
    kernel = np.zeros((Y,X))
    ax = range(X) - np.floor(X/2)
    ay = range(Y) - np.floor(Y/2)
    xx,yy = np.meshgrid(ax,ay)
    kernel = np.exp(-0.5 * (np.square(xx) + np.square(yy)))/np.square(sigma)
    kernel = kernel/np.sum(kernel)
    return kernel 

print(np.sum(gaussian(0.3,5,5)))