高斯模糊图像处理矩阵乘法

Question

我试图在python中实现图像过滤器，比如Gausian。

当我试图优化代码以允许5×5内核时，我遇到了一个问题。

我的目标是允许将任何nxn Gausian核应用于图像。

目前的执行情况

def gaussianOperator(roi, kernel):
    container = np.copy(roi)
    size = container.shape

    for i in range(size[0] - 2):
        for j in range(size[1] - 2):
            container[i+1][j+1] = np.sum(roi[i:i + 5, j:j + 5].dot(kernel))
            # container[i+1][j+1] = g                                      
            
    return container  

在尝试允许n×n核之后，我目前遇到的错误是：

形状(5,4)和(5,5)不对齐:4 (dim 1) != 5 (dim 0)

我计算和积的线过去是这样的：

 gx = roi[i - 1][j - 1] * kX[0][0] + roi[i][j - 1] * kX[0][2] + roi[i + 1][j - 1] * kX[1][0] + roi[i - 1][j + 1] * kX[1][2] + roi[i][j + 1] * kX[2][0] + roi[i + 1][j + 1] * kX[2][2] 

这段代码在3×3内核上工作得很好。

创建内核的函数如下：

def gkern(l=5, sig=1.):
    
    ax = np.linspace(-(l - 1) / 2., (l - 1) / 2., l)
    gauss = np.exp(-0.5 * np.square(ax) / np.square(sig))
    kernel = np.outer(gauss, gauss)
    
    return kernel / np.sum(kernel)

如何修改代码？

Answer 1

模拟您的大小为3的内核案例：

In [174]: roi = np.arange(10)
     ...: for i in range(roi.shape[0]-2):
     ...:     x = roi[i:i+3]
     ...:     print(x.shape, x)
     ...: 
     ...: 
(3,) [0 1 2]
(3,) [1 2 3]
(3,) [2 3 4]
(3,) [3 4 5]
(3,) [4 5 6]
(3,) [5 6 7]
(3,) [6 7 8]
(3,) [7 8 9]

现在5码：

In [175]: roi = np.arange(10)
     ...: for i in range(roi.shape[0]-2):
     ...:     x = roi[i:i+5]
     ...:     print(x.shape, x)
     ...: 
(5,) [0 1 2 3 4]
(5,) [1 2 3 4 5]
(5,) [2 3 4 5 6]
(5,) [3 4 5 6 7]
(5,) [4 5 6 7 8]
(5,) [5 6 7 8 9]
(4,) [6 7 8 9]
(3,) [7 8 9]

哦，x在以后的迭代中太短了。

调整范围

In [176]: roi = np.arange(10)
     ...: for i in range(roi.shape[0]-4):
     ...:     x = roi[i:i+5]
     ...:     print(x.shape, x)
     ...: 
(5,) [0 1 2 3 4]
(5,) [1 2 3 4 5]
(5,) [2 3 4 5 6]
(5,) [3 4 5 6 7]
(5,) [4 5 6 7 8]
(5,) [5 6 7 8 9]

我让你把这个推广到2d。