Python 学習:scipy.ndimage.filters.convolve

2015-11-09 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
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・-・ - -・

さて、本文。

前回(2015-11-06)の記事:「Python 学習:scipy.spatial.KDTree
の続き。

そこで参照した:「Efficient method of ・・・」に、
“KDTree”があった。

そのさらに下、回答の 0 の2番目に、
  You can do this with a 2D, separable convolution
   (scipy.ndimage.convolve1d) of your original image
   with a gaussian shaped kernel.
  With an image size of MxM and a filter size of P,
   the complexity is O(PM^2) using separable filtering.
  The "Big-Oh" complexity is no doubt greater,
   but you can take advantage of numpy's efficient
   array operations which should greatly speed up
   your calculations.
とある。
つまり(?)
  2 D、分離可能なコンボリューション (scipy.ndimage.convolve1d)
   ガウス形カーネルでオリジナルの画像でこれを行うことができます。
  MxM のイメージ サイズと P のフィルター サイズ、
   複雑さは、分離可能なフィルタ リングを用いた O(PM^2) です。
  “ビッグ-ああ”複雑さは間違いなく大きい、
   しかし、あなたの計算を大きく高速 numpy の効率的な
   配列操作の利点を取ることができます
???


なんだか分からないが「scipy.ndimage.convolve1d」を探してみた。

「SciPy v0.14.0 Reference Guide」の
scipy.ndimage.filters.convolve1d
  Calculate a one-dimensional convolution along the given axis.

  The lines of the array along the given axis are convolved
   with the given weights.

あるいは?
「SciPy v0.16.1 Reference Guide」の
scipy.ndimage.filters.convolve
  Multidimensional convolution.

  The array is convolved with the given kernel.

ですか?


では、「convolution」って何?

畳み込み - Wikipedia
  畳み込み(たたみこみ、英: convolution)とは関数 f を
  平行移動しながら関数 g を重ね足し合わせる二項演算である。
  畳み込み積分、合成積、重畳積分、あるいは英語に倣い
  コンボリューションとも呼ばれる。
  ・・・・・
  ・・・・・


どうも、“NumPy”にもあるようですネ:
numpy.convolve - NumPy v1.10 Manual
  Returns the discrete, linear
   convolution of two one-dimensional sequences.
  ・・・・・

で、サンプル(?)が、これ:
「天文学メモ」の、 2015年05月25日の記事:
numpyでconvolveしてみる
  numpyを使って数値計算で畳み込みをしてみたのでメモしておきます。

  numpyで畳み込みするにはnumpy.convolveという関数を使用します。

  ・・・・・


なんだか、思考回路がショートしちゃった。

出直しダ。


本日はここまで。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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