我希望能够通过Python来提高卷积的性能，并希望在如何最好地改善性能方面获得一些见解。 我目前正在使用scipy来执行卷积，使用类似下面代码片段的代码： import numpy import scipy import scipy.signal import timeit a=nump...

OpenCV有matchTemplate()函数，它通过滑动模板输入到输出，并生成与匹配对应的数组输出。 我在哪里可以学习如何解释六种TemplateMatchModes？ 我已经阅读并实现了基于tutorial的代码，但除了理解一个寻找最小结果用于TM_SQDIFF匹配和其余情况下使用最...

我有一张数据图像，其中存在一个正弦形式的成像伪影，我希望去除。由于它是单频正弦波，傅里叶变换并且进行带通滤波或“陷波滤波”似乎很自然（在这里我会在正负omega处使用高斯滤波器）。 在尝试解决这个问题时，我注意到两件事： 1）仅通过执行FFT和反变换，我已经减少了正弦波分量，如下所示。...

我有一个被定义为Conv2D层的代码块：Conv2D(96, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(image_rows, image_cols, 1), ...

我不理解什么是卷积核以及如何将卷积矩阵应用于图像中的像素（我正在谈论对图像进行高斯模糊操作）。 还想了解如何创建高斯模糊操作的卷积核的解释。 我正在阅读这篇文章，但似乎无法理解如何操作... 感谢任何有时间向我解释这个问题的人 :) ExtremeCoder

对我正在进行的一些计算工作进行分析后，发现我的程序中一个瓶颈是以下函数（np 代表 numpy， sp 代表 scipy）：def mix1(signal1, signal2): spec1 = np.fft.fft(signal1, axis=1) spec2 = np.ff...

我一直在尝试使用SciPy和Numpy对一个二维矩阵进行卷积，但都失败了。对于SciPy，我尝试了sepfir2d、scipy.signal.convolve和Convolve2D；对于Numpy，我尝试了convolve2d。Python中是否有像Matlab中的conv2这样简单的函数呢？...

我尝试使用for循环实现2D数组的步幅卷积，即arr = np.array([[2,3,7,4,6,2,9], [6,6,9,8,7,4,3], [3,4,8,3,8,9,7], [7,8,3,6,...

我正在尝试实现卷积神经网络，但不明白为什么使用im2col操作更高效。它基本上将要乘以过滤器的输入分别存储在不同的列中。但是，为什么不能直接使用循环计算卷积，而要先执行im2col操作呢？

我不理解在使用卷积神经网络时为什么需要翻转滤波器。 根据Lasagne的文档， flip_filters : 布尔值（默认值：True） 是否在将滤波器滑动到输入上之前将其翻转， 执行卷积（这是默认设置），或者不要翻转它们并执行相关运算。 请注意，在Lasagne的...