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循环卷积的哪个输出最初是正确的?FFT卷积或scipy信号卷积

fft scipy python

Kevinj22 · 技术社区 · 6 年前

在这两种方法中,哪一种方法的位置最开始是正确的(即,我应该切换哪一个来匹配另一个)?

import numpy as np
import scipy
from scipy import signal
from numpy.fft import ifft2, fft2

imgSize = 4
filtSize = 3
padFilt = imgSize - filtSize
testImg = np.random.uniform(0,1,(imgSize,imgSize))
filter = np.random.normal(0,3.0,(filtSize,filtSize))


circConv = scipy.signal.convolve2d(testImg, filter, boundary="wrap", mode="same")

filterFFT = np.pad(filter,((0,padFilt),(0,padFilt)),'constant')
fftConv = np.real(ifft2(fft2(testImg) * fft2(filterFFT)))

# Roll the FFT output to match the wrap output
fftConv = np.roll(fftConv, (-((filterFFT.shape[0] - 1) // 2), -((filterFFT.shape[1] - 1) // 2)), axis=(0, 1))
print(circConv)
print(fftConv)

1 回复 | 直到 6 年前

Paul Panzer 6 年前

取决于坐标原点的位置。如果在中间,用卷积法。

>>> a = (1, 0, 0, 0, 0)
>>> a = np.outer(a, a)
>>> a
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> np.real(ifft2(fft2(a) * fft2(a)))
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> 
>>> a = (0, 0, 1, 0, 0)
>>> a = np.outer(a, a)
>>> a
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> scipy.signal.convolve2d(a, a, boundary="wrap", mode="same")
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

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