python - scipy.ndimage.filters.convolve - 沿不同轴的不同模式？

scipy.ndimage.filters 中的几个函数，包括 scipy.ndimage.filters.convolve ，都有一个“mode”参数，用于定义它在边界处的行为。 mode='constant' 对超出边界的点使用常量值，而 mode='wrap' 环绕。这适用于所有轴。

我想对二维数组(例如)进行卷积，以便:

轴 0 在边界外的点环绕

轴 1 在边界外的点是常数

执行此操作的最有效方法是什么？

最佳答案

我可以使用 mode='wrap' 并在我想保持不变的轴的末端添加一些死空间:

import numpy
from scipy import misc, ndimage

lena = misc.lena()
image = numpy.vstack((lena, numpy.zeros(lena.shape[1])))
weights = numpy.array([[1, 1, 1],
                    [1, 8, 1],
                    [1, 1, 1]])/16.
convimage = ndimage.convolve(image, weights, mode='wrap')[0:lena.shape[1],]

关于python - scipy.ndimage.filters.convolve - 沿不同轴的不同模式？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/18935037/