В настоящее время я немного смущен выводом
#!/usr/bin/env python
import scipy.signal
image = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28],
[29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
[36, 37, 38, 39, 40, 41, 42],
[43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]]
filter_kernel = [[-1, 1, -1],
[-2, 3, 1],
[2, -6, 0]]
res = scipy.signal.convolve2d(image, filter_kernel,
mode='same', boundary='fill', fillvalue=0)
print(res)
Это было
[[ -2 -8 -7 -6 -5 -4 28]
[ 3 -7 -10 -13 -16 -19 14]
[ -18 -28 -31 -34 -37 -40 0]
[ -39 -49 -52 -55 -58 -61 -14]
[ -60 -70 -73 -76 -79 -82 -28]
[ -81 -91 -94 -97 -100 -103 -42]
[-101 -61 -63 -65 -67 -69 -57]]
Я ожидал, что верхний левый элемент будет 3*1 + 1*2 + (-6) *8 + 0*9 = -43 (без дополненных нулей).
Я думал, что это расширит матричное изображение \in R^{7x7} до R^{9x9}, добавив один 0 слева/справа и сверху/снизу. Затем я подумал, что filter_kernel можно будет вычислить, «надвинув» его на image. В каждой позиции числа из изображения поточечно умножаются на числа из ядра. Девять продуктов суммируются и записываются в res.
Однако это -2. Очевидно, происходит что-то другое.
