numpy.convolve中的形狀不匹配

Question

錯誤信息：

operands could not be broadcast together with shapes (603) (613)

我該怎么辦？
兩個列表的長度都必須相同嗎？
還是應該零填充？

這是我的代碼：

def gaussian_smooth1(img, sigma): 
    '''
    Do gaussian smoothing with sigma.
    Returns the smoothed image.
    '''
    result = np.zeros_like(img)

    #get the filter
    filter = gaussian_filter(sigma)

    #get the height and width of img
    width = len(img[0])
    height = len(img)

    #smooth every color-channel
    for c in range(3):
        #smooth the 2D image img[:,:,c]
        #tip: make use of numpy.convolve
        for x in range(height):
            result[x,:,c] = np.convolve(filter,img[x,:,c])
        for y in range(width):
            result[:,y,c] = np.convolve(filter,img[:,y,c])
    return result

Answer 1

出現問題是因為您沒有指定正確的mode 。
在文檔中閱讀：
numpy.convolve

numpy.convolve的默認值為mode='full' 。

這將在每個重疊點返回卷積，輸出形狀為（N + M-1，）。

N是輸入數組的大小， M是過濾器的大小。 因此，輸出大於輸入。

相反，您想使用np.convolve(filter,img[...],mode='same') 。

還可以看看scipy.convolve ，它允許使用FFT進行2D卷積。