Tensorflow生成高斯模糊並進行卷積操作

在卷積神經網路中用到了高斯模糊核對影象進行預處理。

首先根據方差生成模糊核:

def gauss_kernel1d(sigma):#sigma表示方差

if sigma == 0:
return 0
else:
tail = int(sigma*3)
k = tf.exp([-0.5*x**2/sigma**2 for x in range(-tail, tail+1)])
return k / tf.reduce_sum(k)

def separable_filter3d(vol, kernel):

if kernel == 0:
return vol
else:
strides = [1, 1, 1, 1]
return tf.nn.conv2d(tf.nn.conv2d(
vol,
tf.reshape(kernel, [-1, 1, 1, 1]), strides, "same"),
tf.reshape(kernel, [1, -1, 1, 1]), strides, "same")#先對x方向進行卷積，在對y方向進行卷積

Python opencv學習記錄7 高斯模糊

高斯模糊 英語 gaussian blur 通常用它來減少影象雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生成的影象，其視覺效果就像是經過乙個半透明的螢幕觀察影象。在計算機視覺演算法中，高斯模糊通常用於預處理階段，降低高斯雜訊，以增強影象在不同比例大小下的影象效果。若想更加細緻地了解高斯模糊原理，可以參考高斯...

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