有没有办法检测图像中是否存在过滤器？答案

【问题标题】：Is there a way to detect if a filter exists in an image or not?有没有办法检测图像中是否存在过滤器？
【发布时间】：2020-12-10 17:49:05
【问题描述】：

我正在关注 Andrew Ng 的 video1 video2 进行边缘检测，我正在尝试检测图像中是否存在过滤器。
因此，如果我有 2 个图像和 2 个过滤器（1 个检测水平线，1 个检测垂直线）：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d

img = np.array([[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0]])
img2 = np.array([[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[10,10,10,0,0,0],[0,0,0,10,10,10],[0,0,0,10,10,10],[0,0,0,10,10,10]])

vertical = np.array([[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]])
horizontal = np.array([[1,1,1], [0,0,0], [-1,-1,-1]])

我尝试使用对每个图像的过滤器进行卷积

print(convolve2d(img, vertical, 'valid'))
[[  0 -30 -30   0]
 [  0 -30 -30   0]
 [  0 -30 -30   0]
 [  0 -30 -30   0]]
print(convolve2d(img, horizontal, 'valid'))
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

如果过滤器存在或不存在，有没有办法创建一个返回 1 / 0 的函数？
像img2这样更复杂的图像会变得更复杂：

print(convolve2d(img2, vertical, 'valid'))
[[  0 -30 -30   0]
 [  0 -10 -10   0]
 [  0  10  10   0]
 [  0  30  30   0]]
print(convolve2d(img2, horizontal, 'valid'))
[[  0   0   0   0]
 [-30 -10  10  30]
 [-30 -10  10  30]
 [  0   0   0   0]]

所以我试图想出一个函数来返回过滤器存在的百分比，但被卡住了。

【问题讨论】：

过滤器存在是什么意思？
例如，在print(convolve2d(img, horizontal, 'valid')) 中可以看到输出是一个全为0的数组——表示过滤器（水平）没有出现在图像中。那是因为图像（img）中没有横线，只有竖线
尝试np.any(convolve2d(img, vertical, 'valid')) 查看真/假陈述。您可以使用int 命令将它们转换为整数。
谢谢凯特！这适用于第一张图像，但不适用于第二张图像。我也可以简单地对数组求和，看看它是否大于 0。但正如我提到的更复杂的图像（如print(convolve2d(img2, vertical, 'valid'))
上述方法应该适用于所有图像...你能澄清一下什么不起作用吗？

标签： python machine-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

根据 cmets 中的对话，我们决定计算零（或矩阵中非常小的值）的百分比。假设矩阵是arr。那么，

mask = np.where(abs(arr) < 0.00001, 0, 1)
percent_zeros = np.mean(mask)

其中0.00001 是阈值（低于此值，我们假设所有条目都是零），percent_zeros 输出数组中非零的比率（值介于 0 和 1 之间），其中 1 表示存在矩阵中没有零。

【讨论】：

美丽优雅的解决方案！谢谢凯特：）