pandding實現‘replicate’操作

圖像中的padding操作一般是zeropadding，這次有作業要求實現replicate’，填補的像素拷貝與其最近的圖像邊界像素灰度。研究了一下，寫成代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Sun Oct  6 14:30:58 2019

@author: Administrator
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import numpy as np

def compute_conv(fm,k):
    [h,w]=fm.shape
    r=int(k/2)
    #定義邊界填充0後的map
    padding_fm=np.zeros([h+r*2,w+r*2],np.float32)
    #將輸入在指定該區域賦值，即除了4個邊界後，剩下的區域
    padding_fm[r:h+r,r:w+r]=fm 
    #如果填充方式是'replicate'
    
    for j in range(r):
        
        padding_fm[r-1-j][r-1-j] = padding_fm[r-j][r-j]
        padding_fm[r-1-j][r+w+j] = padding_fm[r-j][r+w-1+j]
        padding_fm[r+h+j][r-1-j] = padding_fm[r+h-1+j][r-j]
        padding_fm[r+h+j][r+w+j] = padding_fm[r+h-1+j][r+w-1+j]
        for i in range(r-j, r+w+j):
            padding_fm[r-1-j][i] = padding_fm[r-j][i]
        
        for i in range(r-j, r+h+j):
            padding_fm[i][r+w+j] = padding_fm[i][r+w-1+j]
            
        for i in range(r-j, r+h+j):
            padding_fm[i][r-1-j] = padding_fm[i][r-j]
            
        for i in range(r-j, r+w+j):
            padding_fm[r+h+j][i] = padding_fm[r+h-1+j][i]
            
        
    print(padding_fm)
    


weights_data=[ 
               [ 1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]
           ] 

weights_data=[ 
               [ 1, 2, 3, 4, 5],
                [6, 7, 8, 9, 10],
                [11,12,13,14,15],
                [16,17,18,19,20],
                [21,22,23,24,25]
           ]   
fm =  np.asarray(weights_data,np.float32)   

compute_conv(fm,5)