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  • 挑战图像处理100问(8)——最大池化

    在这里插入图片描述
    读取图像,对图像作最大池化处理。
    原图如下:

    在这里插入图片描述

    关于最大池化

    将图片按照固定大小网格分割,网格内的像素值取网格内所有像素的最大值

    我们将这种把图片使用均等大小网格分割,并求网格内代表值的操作称为池化(Pooling)

    池化操作是卷积神经网络(Convolutional Neural Network中重要的图像处理方式。最大池化按照下式定义:
    v=max(vi)(i=1,2,......,R) v=max(v_i),(i=1,2,......,R)

    代码实现
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Wed Apr  8 21:26:48 2020
    
    @author: Tian YJ
    """
    
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 定义最大池化函数,网格大小为8*8
    def max_pooling(img, G=8):
    	out = img.copy()
    	# 获取图片尺寸
    	H, W, C = img.shape
    	H_new = int(H/G)
    	W_new = int(W/G)
    
    	for h in range(H_new):
    		for w in range(W_new):
    			for c in range(C):
    				out[G*h:G*(h+1), G*w:G*(w+1), c] = np.max(img[G*h:G*(h+1), G*w:G*(w+1), c]).astype(np.int)
    	return out
    
    # 读取图片
    path = 'C:/Users/86187/Desktop/image/'
    
    
    file_in = path + 'cake.jpg' 
    file_out = path + 'max_pooling.jpg' 
    img = cv2.imread(file_in)
    
    # 调用函数进行最大池化
    out = max_pooling(img)
    
    # 保存图片
    cv2.imwrite(file_out, out)
    cv2.imshow("result", out)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    
    结果展示
    原图 平均池化
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jack-Tim-TYJ/p/12831920.html
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