使用函数作为卷积核答案

【问题标题】：Using a function as a convolution kernel使用函数作为卷积核
【发布时间】：2022-01-15 10:25:12
【问题描述】：

各位程序员们好，

我目前正在做这几年advent of code。在day 9 上，我需要找出图像中的像素是否具有相邻像素的最小值。

我首先非常直观和粗略地解决了这个问题，但是现在看了一段时间后想知道是否有一种方法可以为 opencv 的filter2D-function 或其他合适的库定义卷积核，我可以尝试将内核定义为一个函数，这样我不仅可以执行线性变换，还可以执行其他变换。

在这个具体的例子中，我正在考虑一个内核，它可以判断中间像素是否具有最低值。也许甚至有一种方法可以使用线性变换来做到这一点，但是我找不到它。

感谢任何帮助。

【问题讨论】：

侵蚀/扩张，比较，完成。侵蚀/扩张是不是线性的，这就是他们可以解决这个问题的原因。没有任何线性可以解决这个问题。
您是否相信我对昨天的 AOC 问题进行了完全相同的推理。最终以“粗鲁”的方式破解它
@ChristophRackwitz 非常感谢！不知道那些操作。一直在学习:)

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

我自己找到了一个解决方案，只需使用scipy.ndimage.generic_filter

import numpy as np
from scipy.ndimage import generic_filter

# First define the footprint of the filter you are going to use:
footprint = np.array([[False, True, False],
                     [True, True, True],
                     [False, True, False]])

# Then define the filter you want to use:
def lowpoint_kernel(a):
    return 0 if a[2] < a[0] and a[2] < a[1] and a[2] < a[3] and a[2] < a[4] else 10

# Get your input here
image = ...

# Pad your image
image = np.pad(image, 1, constant_values=10)

lowpoints = generic_filter(image, lowpoint_kernel, footprint=footprint)
lowpoint_indices = lowpoints == 0

这很可能是一个非常复杂的解决方案，但也许有人会发现这很有用。查看我的完整解决方案here。

【讨论】：

【解决方案2】：

在 python 中使用 scipy 通用过滤器是一个好主意。但据我所知，OpenCV 没有提供这种方式（自定义函数句柄作为过滤器）。因此，如果您想使用 OpenCV 函数来执行此操作，您可以首先应用 侵蚀形态操作 (cv::erode)（使用您想要的窗口大小和二进制掩码）以获得每个像素的最小值邻域，然后使用cv::compare 方法等将结果图像与原始图像进行比较。
要排除最小（侵蚀）的中心像素，您可以将自定义二进制内核传递给 cv::erode，其中中心像素在生成的内核中为零。
总而言之，你应该这样做：

cv::Mat 内核 = cv::Mat::ones(3,3,CV_8UC1);
kernel.at(1, 1)=0;
cv::erode(src, dst_min, kernel);
cv::compare(src, dst_min, dst, cv::CMP_EQ);

话虽如此，这种方法的唯一限制是在 cv::erode 函数中对非零邻居计算最小操作。如果这不是你想要的效果，你可以给 src 添加一个偏差，然后减去它！

最后但同样重要的是，如果您使用的是 cpu（而不是 gpu），我建议 cv::ParallelLoopBody 只需一次调用（内存访问）即可并行实施所有过程。

【讨论】：