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需求:
對于圖像處理中的一些過程,我需要對讀取的numpy矩陣進行size的擴充,比如原本是(4,6)的矩陣,現在需要上下左右各擴充3行,且為了不影響數值計算,都用0填充。
比如下圖,我有一個4x5大小的全1矩陣,但是現在我要在四周都加上3行的0來擴充大小,最后擴充完還要對原區域進行操作。
?
?方法:
想到了幾種方法,記錄一下。
一、再new一個更大的所需要的矩陣大小?
a = np.ones((4,5)) #假設原矩陣是4x5的全1矩陣
print(a.shape)
b_pad = np.zeros((4 + 6, 5 + 6)) #要四周擴充3行,所以寬高都要加6
h,w = b.shape
print(b.shape) #(10,11)
b[3:h-3,3:w-3] = a #再把原矩陣放到相應位置
print(b)
#如果要對原數值一一進行操作,可以定位到各元素
for i in range(3,h-3):
for j in range(3,w-3):
b[i][j] = 2
print(b)
這個方法簡單粗暴,邏輯上比較好理解,但是會消耗內存空間
?二、pad函數
其實numpy已經封裝了一個函數,就是pad
a = np.ones((4,5))
print(a.shape)
b = np.pad(a,3,'constant') #對a,上下左右各擴充3行,constant缺省,默認為0
print(b)
print(b.shape)
#如果只要左上角擴充的話
c = np.pad(a,(3,0),'constant')
print(c)
print(c.shape)
?其他想法
還有兩種想法,但我沒實踐過。一個是 二維轉成一維,然后用list在每一組的前后可以加0,用append連接,最后再轉成二維。這樣子的話,0想放在哪里就可以自己定了。 還有一種是用torch.nn,在pytorch中有對于卷積的0填充padding。不過需要把numpy轉成tensor張量,最后再轉回來,比較麻煩。
原文鏈接:https://blog.csdn.net/m0_56698268/article/details/125676131
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