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二维卷积
C = conv2 (A, B)
C = conv2 (u, v)
C = conv2 (___、形状)
例子
C= conv2 (一个,B)返回二维卷积矩阵的一个和B.
C= conv2 (一个,B)
C
一个
B
C= conv2 (u,v,一个)首先卷积的每一列一个与向量u,然后将结果的每一行与向量卷积v.
C= conv2 (u,v,一个)
u
v
C= conv2 (___,形状)返回卷积的一个分段形状.例如,(A, B, C = conv2“相同”)返回卷积的中心部分,其大小与一个.
C= conv2 (___,形状)
形状
(A, B, C = conv2“相同”)
全部折叠
在像图像处理这样的应用中,直接比较卷积的输入和输出是很有用的。的conv2函数允许您控制输出的大小。
conv2
创建一个3 × 3的随机矩阵一个和一个4 × 4的随机矩阵B.计算的全卷积一个和B它是一个6 × 6矩阵。
一个=兰德(3);B =兰德(4);Cfull = conv2 (A, B)
Cfull =6×61.7861 1.2768 1.4581 1.0007 0.2876 0.0099 1.0024 1.8458 3.0844 2.5151 1.5196 0.2560 1.0561 1.9824 3.5790 3.9432 2.9708 0.787 1.6790 2.0772 3.0052 3.7511 2.7593 1.5129 0.9902 1.1000 2.4492 1.6082 1.7976 1.2655 0.1215 0.1469 1.0409 0.5540 0.6941 0.6499
计算卷积的中心部分Csame的子矩阵Cfull和…大小一样一个.Csame等于Cfull (3:5, 3:5).
Csame
Cfull
Cfull (3:5, 3:5)
Csame = conv2 (A, B,“相同”)
Csame =3×33.5790 3.9432 2.9708 3.0052 3.7511 2.7593 2.4492 1.6082 1.7976
Sobel边缘查找操作使用一个二维卷积来检测图像和其他二维数据中的边缘。
创建并绘制一个内部高度等于1的2d基座。
一个= 0 (10);一个(3:7,3:7)= 1 (5);网(一个)
卷积的行一个与向量u,然后将结果的行与向量卷积v.卷积提取基座的水平边缘。
U = [1 0 -1]';V = [1 2 1];Ch = conv2 (u, v,);网格(Ch)
为了提取基座的垂直边缘,将卷积的顺序颠倒u和v.
简历= conv2 (u, v);网格(简历)
计算并绘制基座的组合边缘。
图网(sqrt (Ch。^ 2 +简历。^ 2))
输入数组,指定为向量或矩阵。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑复数的支持:金宝app是的
双
单
int8
int16
int32
int64
uint8
uint16
uint32
uint64
逻辑
第二个输入数组,指定为要进行卷积的向量或矩阵一个.数组B不需要和?一样大小一个.
输入向量,指定为行或列向量。u与的每一列卷积一个.
第二个输入向量,指定为行或列向量。v用卷积的每一行进行卷积u以一个.
“全部”
“相同”
“有效”
卷积的分段,指定为以下值之一:
“全部”-返回完整的2-D卷积。
“相同”-返回卷积的中心部分,大小与一个.
“有效”-只返回没有填充零边的部分卷积。
二维卷积,以向量或矩阵的形式返回。当一个和B是矩阵,那么卷积呢C = conv2 (A, B)有大小尺寸(A) + 1 (B).当[m, n] =大小(一个),p =长度(u),q =长度(v),然后是卷积C = conv2 (u, v)有m + p - 1行和n + q1列。
尺寸(A) + 1 (B)
[m, n] =大小(一个)
p =长度(u)
q =长度(v)
m + p - 1
n + q1
当一个或多个输入参数conv2的类型单,则输出为该类型单.否则,conv2将输入转换为类型双并返回类型双.
数据类型:双|单
对于离散的二维变量一个和B,下式定义的卷积一个和B:
C ( j , k ) = ∑ p ∑ 问 一个 ( p , 问 ) B ( j − p + 1 , k − 问 + 1 )
p和问遍历所有导致合法下标的值(p, q)和B (j] + 1, k-q + 1).
使用注意事项及限制:
如果形状是“全部”(默认),然后是输入一个和B不能为空,只有一个可以是高数组。
如果形状是“相同”或“有效”,然后B不能是一个高数组。
u和v不能是高数组。
有关更多信息,请参见高大的数组.
backgroundPool
ThreadPool
这个函数完全支持基于线程的环境。金宝app有关更多信息,请参见在线程环境中运行MATLAB函数.
该功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息,请参见在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
输入向量u和v不能是分布式阵列。
有关更多信息,请参见使用分布式数组运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
conv|convn
conv
convn
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