類型為“ double”的輸入參數和屬性為“ full 3d real”的未定義函數“ conv2”。 -Matlab

Question

我正在嘗試在空間域中過濾圖像，因此我正在使用conv2函數。

這是我的代碼。

cd /home/samuelpedro/Desktop/APIProject/

close all
clear all
clc

img = imread('coimbra_aerea.jpg');
%figure, imshow(img);

size_img = size(img);

gauss = fspecial('gaussian', [size_img(1) size_img(2)], 50);

%figure, surf(gauss), shading interp

img_double = im2double(img);

filter_g = conv2(gauss,img_double);

我得到了錯誤：

Undefined function 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full 3d
real'.

Error in test (line 18)
filter_g = conv2(gauss,img_double);

現在我想知道，我不能使用3通道圖像，即彩色圖像。

Answer 1

彩色圖像是3維數組（x，y，color）。 conv2僅針對2維定義，因此它不能直接在3維數組上工作。

三種選擇：

• 使用n維卷積convn()

• 使用rgb2gray()轉換為灰度圖像，並以2D過濾：

  filter_g = conv2(gauss,rgb2gray(img_double));

• 在2D模式下分別過濾每種顏色（RGB）：

   filter_g = zeros(size(im_double)); for i = 1:3 filter_g(:,:,i) = conv2(gauss, im_double(:,:,i); end 

Answer 2

對於nD輸入，您需要使用convn 。

Answer 3

如果您具有R2015a或更高版本，則IPT函數imgaussfilt可以處理像這樣的多平面二維卷積問題，只需傳入RGB圖像即可。

http://www.mathworks.com/help/images/ref/imgaussfilt.html

如果您不這樣做，則imfilter還會執行多平面二維卷積。

兩者對於高斯濾波器都會更快，它們都知道如何為您做可分離的技巧。