Theano의 매트릭스에서 스텐실 계산을 요소별로 수행하는 방법은 무엇입니까?

Question

내가 가지고 내가

[ 0.0625 0.025 0.375 0.025 0.0625 ] 

그래서 RGB 이미지의 모든 픽셀에 적용해야 할 다음 블러 커널은, 의사 코드는

for i in range(rows): 
    for j in range(cols): 
     for k in range(3): 
      final[i][j][k] = image[i-2][j][k]*0.0625 + \ 
          image[i-1][j][k]*0.25 + \ 
          image[i][j][k]*0.375 + \ 
          image[i+1][j][k]*0.25 + \ 
          image[i+2][j][k]*0.0625 

NumPy와

이 같이 보입니다 나는 검색을 시도했습니다 이와 비슷한 질문을했지만 계산에서 이러한 종류의 데이터 액세스를 찾지 못했습니다.
Theano 텐서 매트릭스에 대해 위 함수를 어떻게 수행합니까?

Answer 1

이 작업에는 Conv2D 기능을 사용할 수 있습니다. 참조 here을 참조하고 예제 튜토리얼 here을 읽을 수도 있습니다. 이 솔루션에 대한 참고 사항 : 커널이 대칭

• 때문에, 당신은 무시할 수 filter_flip 매개 변수 당신이 처음
• Conv2D 합 모든 채널을 바꿀 필요가 있으므로 Conv2D는, 4D 입력 매개 변수로 커널 형태를 사용
• (? 난 당신의 경우에 생각이 채널이라고 변수가 RGB에게 적합한 'K') 그래서 당신은

이, 내가 여기에 간단한 커널 내 예제 코드를 사용한다 먼저 분리해야합니다

을

import numpy as np 
import theano 
import theano.tensor as T 
from theano.tensor.nnet import conv2d 

# original image 
img = [[[1, 2, 3, 4], #R channel 
     [1, 1, 1, 1], # 
     [2, 2, 2, 2]], # 

     [[1, 1, 1, 1], #G channel 
     [2, 2, 2, 2], # 
     [1, 2, 3, 4]], # 

     [[1, 1, 1, 1], #B channel 
     [1, 2, 3, 4], # 
     [2, 2, 2, 2],]]# 

# separate and reshape each channel to 4D 
R = np.asarray([[img[0]]], dtype='float32') 
G = np.asarray([[img[1]]], dtype='float32') 
B = np.asarray([[img[2]]], dtype='float32')  

# 4D kernel from the original : [1,0,1] 
kernel = np.asarray([[[[1],[0],[1]]]], dtype='float32') 

# theano convolution 
t_img = T.ftensor4("t_img") 
t_kernel = T.ftensor4("t_kernel") 
result = conv2d(
      input = t_img, 
      filters=t_kernel, 
      filter_shape=(1,1,1,3), 
      border_mode = 'half') 
f = theano.function([t_img,t_kernel],result) 

# compute each channel 
R = f(R,kernel) 
G = f(G,kernel) 
B = f(B,kernel) 

# reshape again 
img = np.asarray([R,G,B]) 
img = np.reshape(img,(3,3,4)) 
print img 

코드에 대해 논의 할 사항이 있으면 의견을 말하십시오. 희망이 도움이됩니다.