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法律研究使用 Python 的卷積簡介
在本文中，我們將瞭解如何在 Python 3.x 及更早版本中進行卷積。本文屬於神經網路與特徵提取類別。
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安裝
>>> pip install numpy >>>pip install matplotlib
卷積
卷積是一種操作，可對影像執行此操作，方法是透過將一個稱為核心/座標容器的較小容器（如滑動視窗）應用於影像，以從中提取特徵。根據卷積座標容器中的值，我們可以從影像中汲取特定的模式/特徵。在此處，我們將學習如何使用適當的座標容器檢測影像中的水平和垂直端點。
現在，我們來看看實際實現。
示例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
# initializing the images
img1 = np.array([np.array([100, 100]), np.array([80, 80])])
img2 = np.array([np.array([100, 100]), np.array([50, 0])])
img3 = np.array([np.array([100, 50]), np.array([100, 0])])
coordinates_horizontal = np.array([np.array([3, 3]), np.array([-3, -3])])
print(coordinates_horizontal, 'is a coordinates for detecting horizontal end points')
coordinates_vertical = np.array([np.array([3, -3]), np.array([3, - 3])])
print(coordinates_vertical, 'is a coordinates for detecting vertical end points')
#his will be an elemental multiplication followed by addition
def apply_coordinates(img, coordinates):
return np.sum(np.multiply(img, coordinates))
# Visualizing img1
pyplot.imshow(img1)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 1')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image1
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img1, coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img1,coordinates_vertical))
# Visualizing img2
pyplot.imshow(img2)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 2')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image2
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img2, coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img2, coordinates_vertical))
# Visualizing img3
pyplot.imshow(img3)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 3')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image1
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img3,coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img3,coordinates_vertical))輸出
結論
在本文中，我們瞭解了使用 Python 3.x 及更早版本進行卷積簡介及其實現。
更新於：2019 年 8 月 29 日
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