python里卷积函数 numpy卷积函数
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
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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
使用python在GPU上构建和训练卷积神经网络
我将对代码进行补充演练,以构建在数据集上训练的任何类型的图像分类器。在这个例子中,我将使用花卉数据集,其中包括102种不同类型的花。需要数据集和代码都可以私信我。
Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包,非常易于使用。语法模拟numpy,因此,如果你在python中有一些科学计算经验,那么会相当有用的。只需几行代码,就可以下载预先训练的数据集,使用定义的变换对图像进行标准化,然后运行训练。
创建和扩充数据集
为了增加数据集,我使用' google_images_download'API 从互联网上下载了相关图像。显然,您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集,还可以从头开始创建自己的数据集。
确保从图像中挑选出异常值(损坏的文件或偶然出现的无关图像)。
图像标准化
为了使图像具有相同的大小和像素变化,可以使用pytorch的transfors模块:
转移学习
从头开始训练的模型可能不是最明智的选择,因为有许多网络可用于各种数据集。简单地说,像edge-和其他简单形状检测器等低级特征对于不同的模型是相似的,即使clasificators是针对不同目的进行训练的。在本项目中,我使用了一个预训练网络Resnet152,只有最后一个完全连接的层重新用于新任务,即使这样也会产生相当好的效果。
在这里,我将除最后一层之外的所有层都设置为具有固定权重(requires_grad = False),因此只有最后层中的参数将通过梯度下降进行更新。
训练模型
下面介绍一下进行训练的函数:
如何获得GPU?
当然,对CPU的训练太慢了。根据我自己的经验,在GPU仅需要一个小时就可以完成12次训练周期,但是在CPU上相同数量的训练周期可能需要花费大约15个小时。
如果您没有本地可用的GPU,则可以考虑使用云GPU。为了加速CNN的训练,我使用了floydhub()上提供的云GPU 。
这项服务非常指的使用:总有很好的文档和大量的提示,所以你会很清楚的知道下一步需要如何去做。在floydhub上对于使用GPU的收费也是可以接受的。
首先,需要将数据集上传到服务器
然后,需要创建项目。需要在计算机上安装floydhub客户端,将数据集上载到其网站并在终端中运行以下命令:
其中'username'是您的登录名,'i'是数据集所在的文件夹。
这样子在训练网络时就会很轻松了
结果和改进想法
得到的模型在数据集上训练了1.5小时,并在验证数据集上达到了95%的准确度。
Python 中用于两个值卷积的函数是什么,我知道matlab 中是conv,Python中有预知对应的吗
全部用文件IO的话可以这样: matlab把所有参数输出到一个文件里,然后用system命令调python脚本。python脚本读文件做计算结果再写文件。最后matlab再读文件得到结果。 假设python脚本的用法是: python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令...
怎样用python构建一个卷积神经网络?
用keras框架较为方便
首先安装anaconda,然后通过pip安装keras
1、#导入各种用到的模块组件
from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.advanced_activations import PReLU
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad
from keras.utils import np_utils, generic_utils
from six.moves import range
from data import load_data
import random
import numpy as np
np.random.seed(1024) # for reproducibility
2、。#打乱数据
index = [i for i in range(len(data))]
random.shuffle(index)
data = data[index]
label = label[index]
print(data.shape[0], ' samples')
#label为0~9共10个类别,keras要求格式为binary class matrices,转化一下,直接调用keras提供的这个函数
label = np_utils.to_categorical(label, 10)
###############
#开始建立CNN模型
###############
#生成一个model
model = Sequential()
3、#第一个卷积层,4个卷积核,每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。
#border_mode可以是valid或者full,具体看这里说明:
#激活函数用tanh
#你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28)))
model.add(Activation('tanh'))
#第二个卷积层,8个卷积核,每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数,等于上一层的卷积核个数
4、全连接层,先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。
#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的:(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11,(11-3+1)/2得到4
#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))
#Softmax分类,输出是10类别
model.add(Dense(10, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#############
#开始训练模型
##############
#使用SGD + momentum
#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])
#调用fit方法,就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10,batch_size为100.
#数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1,训练过程中输出的信息,0、1、2三种方式都可以,无关紧要。show_accuracy=True,训练时每一个epoch都输出accuracy。
#validation_split=0.2,将20%的数据作为验证集。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用data augmentation的方法
#一些参数和调用的方法,请看文档
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset
samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset
samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std
zca_whitening=False, # apply ZCA whitening
rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)
horizontal_flip=True, # randomly flip images
vertical_flip=False) # randomly flip images
# compute quantities required for featurewise normalization
# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)
datagen.fit(data)
for e in range(nb_epoch):
print('-'*40)
print('Epoch', e)
print('-'*40)
print("Training...")
# batch train with realtime data augmentation
progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])
for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):
loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)
progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数
borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度),输入高斯核的尺寸,核的宽高都必须是正奇数。否则,将会从参数sigma中计算得到。
dst:输出图像,尺寸与输入图像一致。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None,如果sigmaY=0,则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为:
borderType:像素外推法,默认为None(参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中,高斯滤波主要有两种方式:
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为:
根据上述公式,生成一个3x3的高斯核,其中最重要的参数就是标准差 ,标准差 越大,核中心的值与周围的值差距越小,曲线越平滑。标准差 越小,核中心的值与周围的值差距越大,曲线越陡峭。
从图像的角度来说,高斯核的标准差 越大,平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小,平滑效果越明显。
可见,标准差 越大,图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
网站标题:python里卷积函数 numpy卷积函数
分享地址:http://pwwzsj.com/article/doohdci.html