两个函数卷积python,两个函数卷积的拉普拉斯变换

python三维卷积可以用什么函数? matlab只要用convn

写了一个输入和卷积核dim=2是一样的（都是3）的卷积函数，可以试试多加一个for循环变成三维卷积

def conv3D(image, filter):

'''

三维卷积

:param image: 输入，shape为 [h,w,c], c=3

:param filter:  卷积核，shape为 [x,y,z], z=3

:return:

'''

h, w, c = image.shape

x, y, z = filter.shape

height_new = h - x + 1  # 输出 h

width_new = w - y + 1  # 输出 w

image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)

for i in range(height_new):

for j in range(width_new):

r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])

g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])

b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])

image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])

image_new = image_new.clip(0, 255)

image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')

return image_new

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我们明白离散卷积定义就好，在实际工程实现中，比如Python程序开发中，我们通常直接调用 numpy.convolve(a, v, mode='full') 来完成离散卷积运算。

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