根据图像求卷积,求卷积的例题

根据图像求卷积,求卷积的例题

卷积计算过程为：P5 = (P7-P1)+2*(P8-P2)+(P9-P3),这样就得到了垂直方向和水平方向的图像梯度Gx 和Gy,就可以求出总的图像梯度，通常取|Gx| + |Gy|的和作为总的图2.卷积算子(Convolution) 定义：, ,其中步骤：1)将核围绕中心旋转180度2)滑动核，使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上3)利用上式求和，得到输出图像的(i,j)像

卷积，有时也叫算子。用一个模板去和另一个图片对比，进行卷积运算。目的是使目标与目标之间的差距变得更大。卷积在数字图像处理中最常见的应用为锐化和边缘提取。如边缘提取，假如目VGG16的第一个卷积层输入为原图像224 × 224 × 3 224\times 224\times 3224×224×3,卷积核个数为64 6464,尺寸为3,则根据公式，我们有VGG16第一个卷积层的参数

图中输入图像尺寸为6×66×6,通道数为3,卷积核有2个，每个尺寸为3×33×3,通道数为3(与输入图像通道数一致),卷积时，仍是以滑动窗口的形式，从左至右，从上至下，3个通道的对应位置相乘卷积是通过一定大小的卷积核作用于图像的局部区域，将局部图像区域的像素值与卷积核中的数据做内积运算。假设输入是一个3*3大小的单通道图像(可以将图像看作一个矩阵),卷积核为2*2的

根据采用的技术不同和分类方法的不同，又可以分为下图中的不同种类，例如从传播的方式来看，图神经网络可以分为图卷积神经网络(GCN),图注意力网络(GAT,缩写为了跟GAN区分),Graph LSTM这是因为对于图像边界上的点，它们外面已经没有像素了，因此无法进行卷积运算。使用5 x 5 的卷积核时，最外面两层像素都无法进行卷积运算，得到的新图像会更小。如果希望卷积运算得到

≥０≤ 图像卷积的计算过程就是卷积核按步长对图像局部像素块进行加权求和的过程。卷积核实质上是一个固定大小的权重数组，该数组中的锚点通常位于中心。卷积核大小通常情况下，选取卷积2)利用上式求和，得到输出图像的(i,j)像素值3)充分上面操纵，直到求出输出图像的所有像素值【例】原始像素矩阵为：卷积模板h为：计算输出图像的(2,4)元素=1*8