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El equivalente de Conv2 de Matlab en OpenCV

Question

He estado tratando de hacer la Convolución de una Matriz 2D usando OpenCV. En realidad revisé este código http://blog.timmlinder.com/2011/07/opencv-equivalent-to-matlabs-conv2-function/#respond pero arroja respuestas correctas solo en casos positivos. ¿Hay una función simple como conv2 en Matlab para OpenCV o C ++?

Aquí hay un ejemplo:

A= [
  1 -2
  3  4
]

Quiero [-0.707 0.707] con [-0.707 0.707]

Y el resultado como por conv2 de Matlab es

 -0.7071    2.1213   -1.4142
 -2.1213   -0.7071    2.8284

Algunos funcionan para calcular esta salida en OpenCV o C ++? Estaré agradecido por una respuesta.

Answer 1

Si desea una solución exclusiva de OpenCV, use la función cv2.filter2D . Pero debe ajustar el indicador borderType si desea obtener el resultado correcto como el de matlab.

>>> A = np.array([ [1,-2],[3,4] ]).astype(''float32'')
>>> A
array([[ 1., -2.],
       [ 3.,  4.]], dtype=float32)

>>> B = np.array([[ 0.707,-0.707]])
>>> B
array([[ 0.707, -0.707]])

>>> cv2.filter2D(A2,-1,B,borderType = cv2.BORDER_CONSTANT)
array([[-0.70700002,  2.12100005, -1.41400003],
       [-2.12100005, -0.70700002,  2.82800007]], dtype=float32)

borderType es importante. Para encontrar la convolución necesita valores fuera de la matriz. Si desea obtener un resultado similar a matlab, debe pasar cv2.BORDER_CONSTANT. Ver salida es mayor en tamaño que entrada.

Answer 2

Si está utilizando OpenCV con enlace de Python 2, puede utilizar Scipy siempre que sus imágenes sean ndarrays:

>>> from scipy import signal
>>> A = np.array([[1,-2], [3,4]])
>>> B = np.array([[-0.707, 0.707]])
>>> signal.convolve2d(A,B)
array([[-0.707,  2.121, -1.414],
      [-2.121, -0.707,  2.828]])

Asegúrese de utilizar el modo completo (que está configurado de manera predeterminada) si desea obtener el mismo resultado que en un matlab, siempre y cuando use el "mismo" modo, Scipy se centrará de forma diferente a Matlab.