2D image convolution（二维图像卷积）

本文主要是介绍2D image convolution（二维图像卷积），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在学习cnn的过程中，对convolution的概念真的很是模糊，本来在学习图像处理的过程中，已对convolution有所了解，它与correlation是有不同的，因为convolution = correlation + filp over in both horizontal + vertical

但在CNN中，明明只是进行了correlation，但却称之为convolution，实在不解

下面， 将图像处理中的convolution重新整理记录

因为网络关于这部分的解释很多，这里直接借用其他 参考

“A convolution is done by multiplying a pixel's and its neighboring pixels color value by a matrix”, 这里的matrix就是convoluiton kernel （usually a small matrix of numbers）

这里假设图像是3*3，kernel也是3*3，实际计算中，有时为了使得卷积结果与原图像一致，会对原图像进行padding操作

原图像x：

具体数值:

0	0	0	0	0
0	1	2	3	0
0	4	5	6	0
0	7	8	9

这篇关于2D image convolution（二维图像卷积）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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